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Diseño, implementación y evaluación del efecto de un sistema de gestión del conocimiento sobre las fuentes,

nivel y uso del conocimiento en productores ovino-caprinos en

Colombia

Oscar Fernando Ospina Rivera MV. Esp.

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, Postgrado

Bogotá, Colombia

2016

Diseño, implementación y evaluación del efecto de un sistema de gestión del conocimiento sobre las fuentes,

nivel y uso del conocimiento en productores ovino-caprinos en

Colombia

Oscar Fernando Ospina Rivera

Tesis de investigación presentado como requisito parcial para optar al título de:

Doctor en Ciencias de Producción Animal

Director:

Doctor, MSc. Zootecnista, Henry Alberto Grajales Lombana

Línea de Investigación:

Gestión tecnológica en sistemas pecuarios

Grupo de Investigación:

SIGETEC

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, Postgrado

Bogotá, Colombia

2016

Dedicatoria

A Dios padre todo poderoso.

Agradecimientos

A todas aquellas personas que desde sus distintos quehaceres aportaron al desarrollo del

presente trabajo, a la Universidad de la Salle, al Dr. Pedro Pablo Martínez por su

orientación y apoyo, a todo el equipo de profesionales vinculados al proyecto SIGETEC, a

la Asociación Nacional de Caprino-cultores y Ovino-cultores de Colombia -ANCO-, a los

productores ovino-caprinos que participaron pacientemente en el proceso, a mi esposa e

hijas por su amor, a mis compañeros de postgrado, docentes y en especial a mi tutor el Dr.

Henry Grajales por sus ideas, apoyo y amistad.

.

Resumen y Abstract IX

Resumen

Según las fuentes oficiales, en Colombia los sistemas de producción de ovinos y caprinos

en los últimos 15 años han presentado un descenso de alrededor de un 20% en el

inventario y en el consumo per cápita, dinámica que manifiesta que no están respondiendo

adecuadamente al incremento de la demanda generada por el crecimiento de la población

humana, que en el mismo período ha sido también alrededor del 20%. De manera general

los ovino-caprinos son sistemas de producción de bajo nivel de desarrollo tecnológico en

donde la producción obtenida se fundamenta en las ventajas comparativas, es decir, la

producción que es capaz de generar el animal con base en la naturaleza sin mucha

intervención humana. Los ovino-caprinos deben cambiar su dinámica y generar una

respuesta ante la demanda del mercado mediante la generación de ventajas competitivas;

este tipo de ventajas se dan al incorporar conocimiento a los procesos de los sistemas de

producción. Como respuesta a esta necesidad se diseñó, probó y evaluó un Sistema de

Gestión del Conocimiento -SGC- con 66 productores en Colombia; el sistema se originó

de la integración de la teoría general de sistemas, la matriz de creación del conocimiento,

la epistemología evolucionaria y la cibernética del conocimiento.

El sistema se diseñó dentro del marco del proyecto SIGETEC, alianza Universidad

Nacional de Colombia, Universidad de La Salle, Corporación Colombiana de Investigación

Agropecuaria, Asociación Nacional de Caprino-cultores y Ovino-cultores de Colombia, y

Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, se aplicó por espacio de tres años en granjas

ovino-caprinas; dentro del estudio los productores fueron intervenidos por tres sistemas

de gestión: el primer grupo trabajó con un sistema de gestión basado en asistencia técnica

tradicional apoyada con un sistema de información y análisis de indicadores; en éste el

profesional identifica los problemas y plantea las recomendaciones al productor; el

segundo grupo se intervino con el SGC que se denominó “SIGETEC”, en el que se

promueve la creación de conocimiento por parte del productor con apoyo del profesional;

y, el tercer grupo corresponde al control. Después de 36 meses de intervención a todos se

les efectuó una encuesta tipo “escala de Likert” para medir las “fuentes”, el “nivel” y “uso”

Diseño de un sistema de gestión del conocimiento para sistemas de producción ovino-caprinos en Colombia

del conocimiento por parte de los productores. Los datos se estudiaron mediante Kruskal-

Wallis, análisis de correspondencia multivariado, Chi² y análisis de clúster. Se encontró

que los productores expuestos al SGC incrementaron el nivel del conocimiento (P < 0,05)

y el uso del conocimiento (P < 0,05); el grupo de productores expuestos a asistencia

técnica tradicional apoyada con sistemas de información y análisis de indicadores no

presentó diferencias en el nivel del conocimiento (P > 0,05) ni en el uso o aprovechamiento

del conocimiento (P > 0,05). Ninguno de los tratamientos evidenció diferencias en las

“fuentes de conocimiento tácito” (P > 0,05), ni en las “fuentes de conocimiento explícito”

(P > 0,05). En el presente trabajo se encontró que los productores evaluados se apoyaron

preferentemente en el “conocimiento tácito” al momento de tomar una decisión y actuar,

por tanto, para incorporar “conocimiento explícito” al sistema de toma de decisiones de la

granja, este tiene que convertirse en tácito. El SGC-SIGETEC al incrementar el nivel y uso

del conocimiento en los procesos de producción de la granja promueve la generación de

ventajas competitivas.

Palabras clave: Ovinos, caprinos, gestión del conocimiento, ventajas competitivas

Abstract

According to official sources in Colombia production systems of sheep and goats in the last

15 years they have shown a decline of about 20% in inventory and in per capita

consumption, dynamic states that are not adequately responding to the increased demand

generated by the growth of the human population, than in the same period has also been

about 20%. Generally the sheep and goats are production systems low level of

technological development where production obtained is based on comparative

advantages, production that is capable of generating the animal-based in nature without

much human intervention. The Sheep and Goats must change their dynamics and

generating a response to market demand by generating competitive advantages; These

advantages are given to incorporating knowledge to the processes of production systems.

In response to this need was designed, tested and evaluated a Knowledge Management

System -KMS- with 66 producers in Colombia; the system originated from the integration

of general systems theory, the matrix of knowledge creation, evolutionary epistemology

and cybernetic of knowledge.

Contenido XI

The system was designed within the framework of Sigetec project alliance National

University of Colombia, University of La Salle, Colombian Corporation for Agricultural

Research, National Association of Goats and Sheeps farmers of Colombia, and Ministry of

Agriculture and Rural Development, is he applied for three years in sheep and goat farms;

inside the studio producers were operated by three management systems, the first group

worked with a management system based on traditional technical assistance supported by

an information system and analysis of indicators in this professional identifies problems

and proposes recommendations to producer, the second group intervened with a kMS in

which knowledge creation by the producer with professional support and the third group

corresponds to the control. After 36 months of intervention were all conducted a survey

Likert scale to measure the sources, the level and use of knowledge on the part of

producers. The data were studied using Kruskal-Wallis, correspondence multivariate

analysis, cluster analysis and Chi². It was found that farmers exposed to QMS increased

the level of knowledge (P <0.05) and the use of knowledge (P <0.05); the producer group

exposed to traditional technical assistance supported by information systems and analysis

of indicators did not differ in the level of knowledge (P> 0.05) or the use or exploitation of

knowledge (P> 0.05). None of the treatments showed differences in the sources of tacit

knowledge (P> 0.05), or explicit knowledge sources (P> 0.05); in this study it was found

that the producers evaluated preferably supported on tacit knowledge when making a

decision and act, therefore, to enter the explicit knowledge to decision-making system

producer, must become tacit. The SGC-SIGETEC increased the level and use of

knowledge in production processes by producers, promoting the generation of competitive

advantages.

Keywords: sheep, goat, knowledge management, competitive advantages.

Contenido XIII

Contenido

Resumen ............................................................................................................ IX

Lista de figuras ......................................................................................................... XVII

Lista de tablas .......................................................................................................... XIX

Introducción .............................................................................................................. 1

1 Revisión de literatura ............................................................................................... 5 1.1 Indicadores de ovinos y caprinos en Colombia ................................................... 5

1.1.1 Situación .......................................................................................................... 7 1.1.2 Problemática .................................................................................................... 8 1.1.3 Consecuencias ................................................................................................ 9

1.2 Actividad ovino-caprina y su competitividad ..................................................... 10 1.3 Actividad ovino-caprina y ventaja competitiva .................................................. 11 1.4 Gestión del conocimiento y la actividad ovino-caprina ...................................... 11

1.4.1 Evolución de los conceptos de la epistemología ............................................ 12 1.4.2 Conocimiento tácito, explícito y los ovino-caprino-cultores ............................ 13 1.4.3 Matriz de creación del conocimiento para ovino-caprino-cultores .................. 13 1.4.4 Epistemología evolucionaria y su aplicación a una granja ............................. 15

1.5 Cibernética del conocimiento en la granja ovino-caprina .................................. 16 1.6 Extensionísmo y el sector rural ......................................................................... 18 1.7 Teoría general de sistemas .............................................................................. 20 1.8 Teoría en la construcción de modelos conceptuales ........................................ 21

1.8.1 Definición de objetivos del modelo ................................................................. 21 1.8.2 Identificación de variables .............................................................................. 21

Interrelaciones entre componentes ................................................................ 22 1.8.3 Representación del modelo conceptual ......................................................... 22 1.8.4 Descripción de la estructura y comportamiento ............................................. 22

1.9 Escala de Likert ................................................................................................ 23 1.10 Sistema experto ............................................................................................... 23

1.10.1 Base de conocimientos: ................................................................................. 24 1.10.2 Base de hechos: ............................................................................................ 24 1.10.3 Motor de inferencia: ....................................................................................... 24 1.10.4 Subsistema de explicación:............................................................................ 25 1.10.5 Interfaz de usuario: ........................................................................................ 25 1.10.6 Subsistema de adquisición de conocimiento: ................................................. 25

1.11 Referencias ...................................................................................................... 26

2 Propuesta sistema de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC, diseño e implementación, para productores ovino-caprinos en Colombia .............................. 29

Resumen .................................................................................................................... 29 Introducción ................................................................................................................ 32 2.1 Materiales y métodos ....................................................................................... 32

2.1.1 Definición de objetivos del modelo ................................................................. 32 2.1.2 Identificación de variables .............................................................................. 33 2.1.3 Interrelaciones entre componentes ................................................................ 33 2.1.4 Representación del modelo conceptual ......................................................... 34

XIV Diseño de un sistema de gestión del conocimiento para sistemas de producción de ovinos y caprinos en Colombia

2.1.5 Descripción de la estructura y comportamiento ............................................. 34 2.2 Resultados ........................................................................................................ 34

2.2.1 Objetivo del modelo ....................................................................................... 34 2.2.2 Variables identificadas ................................................................................... 35 2.2.3 Componentes e interrelaciones definidas ...................................................... 37 2.2.4 Representación sistema de gestión del conocimiento SGC ........................... 37 2.2.5 Estructura y comportamiento del SGC-SIGETEC .......................................... 38

2.3 Metodología implementación del SGC-SIGETEC ............................................. 40 2.3.1 Ubicación geográfica ..................................................................................... 40 2.3.2 Población objetivo ......................................................................................... 40 2.3.3 Fase I: caracterización de productores .......................................................... 40 2.3.4 Fase II: implementación de sistema de información ...................................... 40 2.3.5 Fase III: diseño del taller de presentación de indicadores y análisis .............. 41 2.3.6 Fase IV: ejecución talleres de presentación de indicadores y análisis ........... 41 2.3.7 Fase V: diseño talleres sistema gestión del conocimiento ............................. 42 2.3.8 Fase VI: ejecución talleres de gestión del conocimiento ................................ 45 2.3.9 Fase VII: seguimiento y evaluación ............................................................... 45 2.3.10 Fase VIII: recolección datos encuestas ......................................................... 49

2.4 Discusión y conclusiones .................................................................................. 50 2.5 Referencias ....................................................................................................... 53

3 Análisis de algunas fuentes de conocimiento tácito y explícito, y efecto de dos sistemas de gestión sobre estas, en productores ovino-caprinos en Colombia ..... 55

Resumen ..................................................................................................................... 55 Introducción ................................................................................................................. 58 3.1 Hipótesis ........................................................................................................... 59 3.2 Materiales y métodos ........................................................................................ 59

3.2.1 Fase I: caracterización de productores .......................................................... 60 3.2.2 Fase II: gestión con sistema de información y análisis de indicadores .......... 60 3.2.3 Fase III: intervención con sistema de gestión del conocimiento ..................... 61 3.2.4 Fase IV: seguimiento y evaluación ................................................................ 61 3.2.5 Fase V: procesamiento de datos ................................................................... 62

3.3 Resultados ........................................................................................................ 62 3.3.1 Análisis de clúster de las preguntas de la encuesta ...................................... 63 3.3.2 Estadística descriptiva fuentes de conocimiento ............................................ 64 3.3.3 Fuentes de conocimiento explícito................................................................. 65 3.3.4 Fuentes de conocimiento tácito ..................................................................... 67

3.4 Discusión y conclusiones .................................................................................. 69 3.5 Referencias ....................................................................................................... 72

4 Sistema de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC y su efecto sobre el nivel del conocimiento en productores ovino-caprinos en Colombia ............................... 75

Resumen ..................................................................................................................... 75 Introducción ................................................................................................................. 78 4.1 Hipótesis ........................................................................................................... 79 4.2 Materiales y métodos ........................................................................................ 80

4.2.1 Fase I: caracterización de productores .......................................................... 80 4.2.2 Fase II: gestión con sistema de información y análisis de indicadores .......... 80 4.2.3 Fase III: intervención con sistema de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC 81 4.2.4 Fase IV: seguimiento y evaluación ................................................................ 81

Contenido XV

4.2.5 Fase V: procesamiento de datos ................................................................... 82 4.3 Resultados ....................................................................................................... 83

4.3.1 Análisis de clúster variables de la encuesta ................................................... 83 4.3.2 Estadística descriptiva nivel de conocimiento ................................................ 84 4.3.3 Análisis mediante Kruskal-Wallis nivel de conocimiento ................................ 85 4.3.4 Análisis mediante Chi² al nivel de conocimiento............................................. 85 4.3.5 Análisis multivariado al nivel de conocimiento ............................................... 86

4.4 Análisis y discusión .......................................................................................... 88 4.5 Referencias ...................................................................................................... 91

5 Efecto del sistema de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC sobre el uso del conocimiento por parte de productores ovino-caprinos en Colombia. ..................... 94

Resumen .................................................................................................................... 94 Introducción ................................................................................................................ 97 5.1 Hipótesis .......................................................................................................... 98 5.2 Materiales y métodos ....................................................................................... 98

5.2.1 Fase I: caracterización de productores .......................................................... 99 5.2.2 Fase II: gestión con sistema de información y análisis de indicadores ........... 99 5.2.3 Fase III: Intervención con sistema de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC 100 5.2.4 Fase IV: seguimiento y evaluación............................................................... 100 5.2.5 Fase V: procesamiento de datos ................................................................. 101

5.3 Resultados ......................................................................................................101 5.3.1 Análisis de clúster variables de la encuesta ................................................. 102 5.3.2 Estadística descriptiva uso del conocimiento ............................................... 103 5.3.3 Análisis mediante Kruskal-Wallis al uso del conocimiento ........................... 104 5.3.4 Análisis mediante Chi² al uso del conocimiento ........................................... 104 5.3.5 Análisis multivariado al uso del conocimiento .............................................. 105

5.4 Discusión y conclusiones ................................................................................107 5.5 Referencias .....................................................................................................110

6 Diseño de un sistema experto como herramienta de apoyo a la gestión del conocimiento en granjas ovinas en Colombia1 ......................................................... 113

Resumen ...................................................................................................................113 6.1 Materiales y métodos ......................................................................................117

6.1.1 Definición del modelo funcional: .................................................................. 117 6.1.2 Diseño modelo de datos: ............................................................................. 117 6.1.3 Diseño de interfaces: ................................................................................... 117 6.1.4 Diseño modelo heurístico: ........................................................................... 118 6.1.5 Sistema de explicación: ............................................................................... 118 6.1.6 Sistema de administración de adquisición de conocimiento: ........................ 118 6.1.7 Lenguaje de programación .......................................................................... 118

6.2 Resultados ......................................................................................................118 6.2.1 Identificación modelo funcional .................................................................... 119 6.2.2 Diseño modelo de datos .............................................................................. 119 6.2.3 Diseño de interfaces .................................................................................... 120 6.2.4 Modelo heurístico: ....................................................................................... 127 6.2.5 Sistema de explicación: ............................................................................... 129 6.2.6 Sistema de administración de adquisición de conocimiento ......................... 130 6.2.7 Lenguaje de programación definido ............................................................. 130

6.3 Discusión y conclusiones ................................................................................131

XVI Diseño de un sistema de gestión del conocimiento para sistemas de producción de ovinos y caprinos en Colombia

6.4 Referencias ..................................................................................................... 132

7 Discusión general ................................................................................................ 134

8 Conclusiones y recomendaciones generales .................................................... 143 8.1 Conclusiones generales .................................................................................. 143 8.2 Recomendaciones generales .......................................................................... 145

9 Bibliografía ......................................................................................................... 147

Contenido XVII

Lista de figuras

Pag.

Figura 1-1. Comportamiento del Inventario ovino-caprino en Colombia 2005-2016 .......... 5

Figura 1-2. Comportamiento inventario ovino - caprino en el mundo 1994-2014 .............. 6

Figura 3-1 Matriz de creación del conocimiento.............................................................. 14

Figura 3-2. Ciclo observación/orientación/decisión/acción .............................................. 16

Figura 4-1 Modelo sistema de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC ....................... 37

Figura 5-1 Árbol de productividad ................................................................................... 44

Figura 5-2Reseña de la encuesta ................................................................................... 46

Figura 5-3Fuentes de conocimiento explícito a medir ..................................................... 47

Figura 5-4Fuentes de conocimiento tácito a medir ......................................................... 47

Figura 5-5 Afirmaciones para medir el nivel de conocimiento ......................................... 48

Figura 5-6 Afirmaciones para medir el aprovechamiento del conocimiento .................... 48

Figura 6-1 Número de granjas sistema de gestión del conocimiento .............................. 63

Figura 6-2 Dendrograma por tipo de pregunta ................................................................ 63

Figura 6-3Valoración fuentes de conocimiento explícito productores ovino-caprinos ..... 65

Figura 6-4 Análisis de correspondencia multivariado conocimiento explícito .................. 66

Figura 6-5 Valoración de las fuentes de conocimiento tácito por parte de productores

ovino-caprinos ................................................................................................................ 67

Figura 6-6 Análisis de correspondencia multivariado conocimiento explícito .................. 68

Figura 7-1 Número de granjas por departamento ........................................................... 83

Figura 7-2 Dendrograma preguntas de la encuesta por tipo de conocimiento ................ 84

Figura 7-3 Mediana de resultados en Chi² de las afirmaciones de nivel de conocimiento

por tipo de intervención .................................................................................................. 85

Figura 7-4 Análisis de correspondencia multivariado, afirmaciones nivel de conocimiento

....................................................................................................................................... 86

Figura 8-1 Número de granjas sistema de gestión ........................................................102

Figura 8-2 Dendrograma preguntas de la encuesta por tipo de conocimiento ...............102

Figura 8-3 Mediana de resultados en Chi² de las afirmaciones del aprovechamiento del

conocimiento por tipo de intervención ..........................................................................105

Figura 8-4 Análisis de correspondencia multivariado, afirmaciones uso del conocimiento

......................................................................................................................................106

Figura 9-1 Elementos del sistema experto propuesto ....................................................119

Figura 9-2 Interface inicial del software SESigetec ........................................................121

Figura 9-3 Pantallazo fase de socialización software SESigetec ...................................121

XVI

II

Diseño de un sistema de gestión del conocimiento para sistemas de producción de ovinos y caprinos en Colombia

Figura 9-4 Pantallazo matriz Dofa conocimiento tácito software SESigetec .................. 122

Figura 9-5 Árbol de análisis de productividad ................................................................ 124

Figura 9-6 Árbol de análisis de escenario deseable ...................................................... 125

Figura 9-7 Herramienta de jerarquización ..................................................................... 126

Figura 9-8 Hoja de trabajo ............................................................................................ 127

Figura 9-9 Modelo Input-Output ................................................................................... 128

Figura 9-10 Árbol de análisis de productividad .............................................................. 130

Contenido XIX

Lista de tablas

Pag.

Tabla 6-1 Resultado encuesta a productores ................................................................. 64

Tabla 7-1 Resultado encuesta a productores ................................................................. 84

Tabla 8-1 Medias de calificación de los productores por tipo de productor ....................103

Introducción

Los sistemas de producción de ovinos y caprinos en Colombia producen animales para

consumo nacional y de exportación (J. Castellanos, Rodriguez, & Toro, 2010; D. C. Moreno

& H. A. Grajales, 2014; Ó. Ospina, H. Grajales, & C. Manrique, 2011). Los resultados de

dicha producción y su dinámica pueden verse reflejados, entre otras cosas, en la tendencia

del inventario y del consumo per-cápita, que al ser consultados resultan no ser de

tendencia positiva (FAOSTAT, 2016; ICA, 2016). Las cifras indican que los sistemas

productivos en cuestión, parece no están respondiendo adecuadamente a las necesidades

de crecimiento de la demanda, disminuyendo las cifras de inventario y de consumo per-

cápita año a año; esto, muy posiblemente asociado con los problemas de baja

productividad, pobre desarrollo tecnológico, empresarial y gremial que estos sistemas

tienen (J. Castellanos et al., 2010; D. Moreno & H. Grajales, 2014; I. Nonaka & Toyama,

2003).

La agenda de investigación y desarrollo tecnológico para la cadena cárnica ovino-caprina

2010 del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, define para Colombia que los

objetivos de crecimiento y desarrollo del sector agrícola dependen fundamentalmente de

una mayor inserción en los mercados internacionales y de la ampliación del mercado

interno (J. Castellanos et al., 2010). Elementos que se relacionan con el incremento de la

competitividad de la producción nacional, que es consecuencia, no solo de las “ventajas

comparativas”, las que provee la naturaleza; sino también de la generación de “ventajas

competitivas”, que surgen a partir de la introducción de “conocimiento” al sistema de

producción; esto último mediante herramientas como los sistemas de gestión de

conocimiento (SGC), que lleven a que los productores ovino-caprinos y su tejido social,

sean más competitivos y productivos, convirtiéndolos en una alternativa seria para el

desarrollo del sector rural colombiano (J. Castellanos et al., 2010; O. Ospina, H. Grajales,

& C. Manrique, 2011; O. Ospina, Montoya, Montoya, & Grajales, 2014; C. Vega, H.

Grajales, & G. Afanador, 2014).

2 Introducción

El presente trabajo tuvo por objetivo el diseñar, implementar y evaluar el efecto del sistema

de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC sobre las “fuentes”, el “nivel” y “uso” del

conocimiento por parte de los productores, en la búsqueda de generación de ventajas

competitivas.

La pregunta de investigación e hipótesis planteadas fueron:

Puede un SGC:

• ¿Influir sobre las fuentes de conocimiento que tiene la granja?

• ¿Incrementar el nivel de conocimiento utilizado para la comprensión de los

problemas de la granja?

• ¿Aumentar el aprovechamiento o uso del conocimiento en acciones concretas?

Se tienen las siguientes hipótesis:

H1a = no hay diferencias en las FCe en los productores tipo C, S o G. H1b = hay diferencias en las FCe en los productores tipo C, S o G. H2a = no hay diferencias en las FCt en los productores tipo C, S o G. H2b = hay diferencias en las FCt en los productores tipo C, S o G. H3a = no hay diferencias en el NC en los productores tipo C, S o G. H3b = hay diferencias en el NC en los productores tipo C, S o G. H4a = no hay diferencias en el AC en los productores tipo C, S o G. H4b = hay diferencias en el AC en los productores tipo C, S o G.

En donde:

Conocimiento:

FCe = fuentes de conocimiento explícito. FCt = fuentes de conocimiento tácito. NC = nivel de conocimiento del productor para entender su problemática. AC = aprovechamiento del conocimiento en acciones concretas por parte del productor.

Tipo de productor:

C = productor testigo con solo encuesta de caracterización. S = productor con gestión basada en sistemas de información y talleres de

análisis de indicadores. G = intervenido con el SGC.

Introducción 3

El ejercicio se desarrolló en Colombia con 66 ovino-caprino-cultores por espacio de 4 años,

período durante el cual se intervino a los productores con tres tipos de gestión: un primer

grupo con el sistema de gestión en donde el profesional, apoyado en sistemas de

información, identifica los problemas y entrega sus recomendaciones al productor; un

segundo grupo en el que el productor, con la ayuda del profesional y el sistema de gestión

del conocimiento SGC-SIGETEC, crea conocimiento acerca de la problemática, formula

soluciones y elabora una planeación de la granja; y, por último, un tercer grupo control no

intervenido.

El impacto en el conocimiento se midió con encuestas basadas en la escala de Likert, en

estas mediante afirmaciones, se hicieron 50 preguntas acerca de las fuentes de

conocimiento tácito, fuentes de conocimiento explícito, nivel del conocimiento y uso del

conocimiento, los resultados se analizaron mediante Chi², Kruskall Wallis, análisis de

correspondencia multivariada y análisis de Clúster.

Los resultados indican que el utilizar el sistema de gestión del conocimiento SGC-

SIGETEC, incrementa el nivel del conocimiento (P<0.05) y el uso del conocimiento

(P<0.05), por parte de los productores induciendo ventajas competitivas. Las fuentes de

conocimiento tácito y explícito no se vieron modificadas (P>0.05).

Así mismo se propone un diseño de software, sistema experto -SE SIGETEC- que

automatiza el proceso de la matriz de creación de conocimiento.

1 Revisión de literatura

1.1 Indicadores de ovinos y caprinos en Colombia

De acuerdo a las cifras de la FAO, el sector ovino colombiano ha evolucionado de manera

ondulante, observando una caída de los inventarios para los 90s, pasando de 2´500.000

cabezas de ovinos en 1.994 a 1´900.000 cabezas para 1.999. Para el año 2.001 crece a

2´300.000 cabezas. Según el Censo Pecuario Nacional (ICA, 2016), del 2005 al 2016 el

inventario pasa de 1’600.000 cabezas a 1’400.000, con una tendencia a disminuir los

ovinos en los últimos 10 años, aunque con un repunte en los último tres. Figura 1-1.

Figura 1-1. Comportamiento del Inventario ovino-caprino en Colombia 2005-2016

Fuente: Censo Pecuario Nacional (ICA, 2016)

6 Diseño de un sistema de gestión del conocimiento para sistemas de producción ovino-caprinos en Colombia

Título de la tesis o trabajo de investigación

Por su lado el inventario caprino, según FAOSTAT, se ubica en alrededor de 1’200.000

cabezas, con tendencia a decrecer en los años 2010 a 2014 cayendo a alrededor de

900.000 cabezas, cifras cercanas a las del Censo Pecuario Nacional en donde el inventario

de cabras se ha movido en alrededor de 1’100.000 cabezas en los últimos 5 años. Figura

1-1.

Según FAOSTAT 2016, figura 1-2, el inventario mundial de ovinos ha crecido un 10% en

los últimos 20 años pasando de 1.100 millones de cabezas en 1.990 a 1.200 millones para

el 2014, en USA en el mismo periodo el inventario ha decrecido, pasando de 11´350.000

cabezas a 5´620.000 disminuyendo el 50%; esta situación da lugar a un déficit en la oferta

y mayores niveles de importaciones que a nivel mundial pasaron de 773.000 ton/año en

1990 a 947.000 ton/año para 2007 con un incremento mundial del 22%; USA paso de

importar 20.000 ton /año en 1.990 a importar 93.000 ton/año en el 2007 con un incremento

del 450% y México paso de importar 10.000 ton/año en 1.990 a importar 34.000 ton/año

para 2.007 con un incremento del 350%, este entorno se podría considerar como una

oportunidad para la situación colombiana.

Figura 1-2. Comportamiento inventario ovino - caprino en el mundo 1994-2014

Fuente: (FAOSTAT, 2016).

400

500

600

700

800

900

1000

1100

1200

1300

Nú

mer

o d

e ca

bez

as

Año

Inventario ovinos y caprinos en el mundo1994 - 2014

Ovinos Caprinos

Capítulo 1 7

Con respecto al consumo per cápita de carne ovino-caprina, según FAOSTAT, se observa

una fase estable en los 90s con alrededor de 400 gr/persona/año; para el período 1.996-

2007 hay una caída en el consumo llegando a 300 gr/persona/año; del 2007 a 2013 el

consumo se ubica entre los 210 a 250 gr/persona/año, situación generada por el

incremento de la población humana y la disminución de la población ovina. En los últimos

25 años, según FAOSTAT, la población humana en Colombia pasó de 34’000.000 a

48’000.000 de habitantes (FAOSTAT, 2016), creciendo más rápido la población humana

que la capacidad productiva de los ovino-caprinos.

1.1.1 Situación

De manera general se han hecho pocos estudios acerca de los sistemas de producción de

ovinos y caprinos en Colombia, encontrándose alguna información de finales de los 80s

en trabajos hechos por la FAO y la GTZ.

En los trabajos de ICA-GTZ (Gall & M., 1989), se indica que en la caprino-cultura

colombiana había muy poca información; en las granjas de investigación, como las del

INCORA en San Gil, no se hacían experimentos controlados, ni llevaban registros

adecuados, las cifras de inventario nacional se calculaban por consenso y los parámetros

de producción encontrados como peso y prolificidad estaban por debajo de lo esperado

para la especie. No se tiene información de los cruces y sus ventajas, y se observa poca

intervención del hombre en un sistema que en su mayoría es tradicional.

Según la FAO, en aquella época se decía que América latina se encontraba lejos de utilizar

de manera óptima los recursos naturales primarios y es por eso que existía un gran margen

para incrementar la productividad en la mayoría de los sistemas de producción pecuarios,

pero esto depende de factores más vinculados con los humanos que con los animales, en

donde están el individualismo, el nivel de educación y cultura. Existe una correlación entre

el nivel de manejo de conocimientos del productor (educación y cultura) y la factibilidad de

optimizar el funcionamiento de un sistema pecuario (C. Castellanos & Arellano, 1989).

Para los años posteriores al 2.000 se plantea que los sistemas de producción de ovinos y

caprinos en Colombia producen animales para consumo nacional y para exportación

(Antillas Holandesas), con apenas ventajas comparativas, en donde se reconoce que se

8 Diseño de un sistema de gestión del conocimiento para sistemas de producción ovino-caprinos en Colombia


realiza un manejo tradicional, sin mucha inversión, tecnología y desarrollo empresarial

(Espinel & Martinez, 2006). Los mismos están constituidos por granjas con nivel

tecnológico bajo, medio y alto, la mayoría son de nivel bajo y tienen como característica

escaso nivel de manejo sanitario, nulo seguimiento a parámetros productivos y

reproductivos, pobre asistencia técnica y conocimiento muy limitado; escaso manejo

administrativo, contabilidad y gestión empresarial, todo esto redundando en menores

rendimientos del rebaño, detrimento en la calidad de los animales y su productividad. (J.

Castellanos et al., 2010)

Con respecto a los precios en el mercado, según FAOSTAT, se tiene que en un mercado

potencial como el de México, el ganado vacuno tiene un precio de 2.3 USD kg en canal,

mientras que en Colombia es de 2.8 USD kg en canal, es decir, es más costoso el ganado

bovino en Colombia que en México, limitando las posibilidades de exportación. Por otro

lado, los ovinos en México se pagan a 3.3 USD Kg en canal, mientras que en Colombia se

paga a 2.3 USD kg en canal, es decir, es cerca de un 33% más barato en Colombia que

en México, algo similar, aunque con menos margen, ocurre con la cabra, con un precio en

México de 2.9 USD kg en canal, contra 2.3 USD kg en canal en Colombia. Estas cifras

indican que con los precios en canal reportados en FAOSTAT, se tiene más potencialidad

de competir en el mercado internacional con el ovino y el caprino que con el bovino

colombiano.

1.1.2 Problemática

La actividad ovino-caprina es percibida como secundaria por parte de los ganaderos, lo

que la lleva a manejarse con poca visión de empresa, pobre gestión y organización interna

y externa. Esta visión poco empresarial sumada a la ausencia de registros, análisis,

planeación, y escaso conocimiento técnico utilizado, lleva a que la unidad productiva

dependa básicamente de las “ventajas comparativas” o de las condiciones innatas que la

naturaleza le provee. La poca gestión externa se expresa con una escasa participación

gremial, débil organización frente al estado y el mercado, dificultando la generación de

políticas apropiadas y la atención del mercado de manera organizada y regular (J.

Capítulo 1 9

Castellanos et al., 2010; González & Várguez, 2000), se asumiría que estas

consideraciones han llevado a que el comportamiento del inventario y del consumo per

cápita ovino-caprino no respondan adecuadamente frente a las necesidades y/o

expectativas del mercado.

En conclusión, la cultura ovino-caprina tradicional aunada, con el pobre nivel de

información y el escaso conocimiento técnico utilizado en los procesos productivos, hace

que la manera de trabajar de los ovino-caprino-cultores se fundamente en la tradición oral,

mitos y leyendas, que llevan a tener ganaderías con bajos niveles de organización, alto

nivel de improvisación, inadecuado desarrollo y apropiación de tecnologías, poca o nula

planeación, bajos niveles de desempeño y mínimas oportunidades de un crecimiento

planificado y consciente hacia el mercado, los gremios y el estado, quedando relegados a

las “ventajas comparativas”, los impulsos de las modas, de los ciclos biológicos y sin la

posibilidad de generar “ventajas competitivas”, desatendiendo las oportunidades presentes

en el mercado interno y de exportación (J. Castellanos et al., 2010; González & Várguez,

2000; L Montuschi, 2001b; I Nonaka, 2000; Senge, 2005).

1.1.3 Consecuencias

La ovino-caprino-cultura Colombiana está teniendo problemas para abastecer la creciente

demanda de carne jalonada, entre otras cosas, por el crecimiento de la población humana;

mientras el inventario ovino ha decrecido en 200.000 cabezas en los últimos 10 años (ICA,

2016), la población humana a incrementado en 5’000.000 en el mismo tiempo (FAOSTAT,

2016), situación que impacta a los indicadores expresando disminución del inventario de

animales y del consumo per cápita.

El producir ovinos y caprinos a partir de ventajas comparativas no es suficiente para que

éste sector sea desarrollado y competitivo. La actividad ovino-caprina necesita identificar

un generador de ventajas competitivas que lo dinamice y desarrolle (O. Ospina et al.,

2011).

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1.2 Actividad ovino-caprina y su competitividad

Los sistemas de producción de ovinos y caprinos en Colombia han trabajado, crecido y

decrecido en los últimos años produciendo animales para consumo nacional y de

exportación. (J. Castellanos et al., 2010).

La preocupante disminución del inventario y del consumo per cápita de la carne ovino-

caprina que se ha presentado en los últimos 10 años, según FAOSTAT 2016, son indicio

de que la actividad no se está desarrollando, al contrario, esta implosionando. Los sistemas

de producción actuales no están respondiendo adecuadamente a la demanda del

mercado, alejándose de la tendencia global en donde, según la misma fuente, a nivel

mundial se observa un incremento en el inventario de ovino-caprinos. Uno de los

principales factores que podría estar generando esta situación es que la actividad en

Colombia ha estado soportada sobre las ventajas comparativas, con granjeros en los que

el conocimiento utilizado es adquirido mediante tradición oral, mitos, leyendas y la

experiencia personal, normalmente sin asistencia técnica. En general, se produce con

poca intervención humana, las ovejas y las cabras son casi silvestres llevando a que sea

la naturaleza y su capacidad la que en gran medida sostenga la actividad, generando

productos con poco control, baja productividad y pobre calidad, que no han sido capaces

de soportar la demanda del mercado, entre otras cosas disminuyendo el inventario (J.

Castellanos et al., 2010; I. Nonaka & Toyama, 2003).

Se entiende que los productores utilizan el conocimiento tácito y poco el explícito para el

desarrollo de su actividad, el primero constituido por la tradición oral, mitos, leyendas y la

experiencia personal, y el segundo por el conocimiento codificado, formalmente generado,

producto de la estadística, los sistemas de información y la investigación científica (L

Montuschi, 2001a; I. Nonaka & Toyama, 2003; Polanyi & Sen, 2009).

Por la tradición y cultura ganadera, el ovino-caprino-cultor a pesar de que reconoce la

importancia de los eventos que se dan en su sistema productivo, no es consciente de la

necesidad de llevar registros, contar con información; los profesionales en su formación de

pregrado tampoco tienen competencias suficientes para promover el registro de los

eventos e impulsar el montaje de los mismos, lo que conlleva a que se tenga una actividad

Capítulo 1 11

productiva en la que no hay datos, ni estadísticas confiables a nivel de granja, regional o

nacional, no se hacen análisis de datos, limitando la posibilidad de construir información y

“conocimiento explícito” para la toma de decisiones por parte de los productores,

investigadores, centros de investigación y la docencia que permitiera la construcción de

ventajas competitivas (C. Castellanos & Arellano, 1989; J. Castellanos et al., 2010; Gall &

M., 1989; O. Ospina et al., 2011; C. Vega et al., 2014).

1.3 Actividad ovino-caprina y ventaja competitiva

Para que la ovino-caprino-cultura tome un rumbo diferente y se desarrolle es necesario

que incorpore “ventajas competitivas”, estas como concepto se originaron en la corriente

de pensamiento estratégico de mediados de la década de los sesenta como contraste al

concepto de “ventaja comparativa”. Esta última se determina por la diferencia en las

dotaciones de factores de producción o por la diferencia en las aptitudes, por ejemplo la

ubicación geográfica o las condiciones medioambientales de una región, mientras que la

ventaja competitiva se encuentra en el conocimiento y la capacidad de crearlo y utilizarlo

(I. Nonaka & Toyama, 2003). Peter Senge plantea que la única fuente de ventaja

competitiva sostenida está en la capacidad de la organización de aprender más rápido que

la competencia. En una organización, la capacidad de construir conocimiento es el

generador de ventajas competitivas. El nuevo paradigma de la gestión en el cual, el

conocimiento se reconoce como activo intangible generador de ventajas competitivas

(Senge, 2005).

1.4 Gestión del conocimiento y la actividad ovino-

caprina

La gestión del conocimiento busca tener impacto en el procesamiento del conocimiento,

teniendo como propósito incrementar la potencialidad de una organización para ejecutarlo

y de esta forma mejorar la calidad de sus conductas, del procesamiento organizacional y

la habilidad para adaptarse al ambiente (I. Rodríguez & G. Dante, 2008).

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Para diseñar un “sistema de gestión del conocimiento” -SGC- para los ovino-caprino-

cultores, se deben discutir los elementos y aportes que se pueden obtener desde la

epistemología, al ser la encargada del estudio de los fundamentos y métodos del

conocimiento, para posteriormente enfocarse en cómo gestionar y generar las ventajas

competitivas a las granjas.

1.4.1 Evolución de los conceptos de la epistemología

A partir del renacimiento se desarrolla la epistemología moderna en la que se tiene un

proceso de evolución en la comprensión del conocimiento que inicia con el racionalismo

de Descartes y va hasta nuestros días.

En el racionalismo de René Descartes (1596-1650) se afirma que las características

primordiales del mundo físico son conocidas de forma independiente a los sentidos. Para

el filósofo francés existen dos fuentes de conocimiento: la intuición y la deducción. La

ciencia solo puede surgir de la razón que es independiente de los sentidos, por lo tanto el

conocimiento es a priori tal como el de las matemáticas, que siempre han estado ahí

(Descartes, 1996; Escobar, 2013).

Por su parte, John Locke (1632-1704) define el empirismo, en éste, todo conocimiento

viene de la experiencia, la base del conocimiento son las ideas derivadas de objetos

externos que originan sensaciones y de operaciones internas que suscitan reflexiones

(López, 2013; Mendoza, 2014; Várnagy, 2000a, 2000b).

Immanuel Kant (1724-1804) combina en el idealismo trascendental el racionalismo y el

empirismo, sostiene que el conocimiento es de dos tipos: a priori o independiente de toda

experiencia y a posteriori generado a partir de la experiencia. El pensador trató de entender

la física newtoniana desde el punto de vista de la filosofía (Mendoza, 2014; A. Rodríguez,

2007).

El positivismo lógico del Círculo de Viena asevera que existen dos clases de proposiciones

significativas: las de la lógica y las matemáticas y las de las ciencias empíricas; por tanto

la teología, la ética y la metafísica carecen de sentido (Hahn, Neurath, & Carnap, 2002;

Mendoza, 2014).

Capítulo 1 13

Para el siglo XX los filósofos proponen que el conocimiento es de tres tipos: a) propositivo,

relacionado con el “saber que” o know what, b) el que conlleva el sentido de una habilidad

o competencia, “saber cómo” o know how, y c) el que expresa la familiaridad con

determinado objeto, sitio o persona (L Montuschi, 2001a).

Para Michael Polanyi (Polanyi & Sen, 2009), el conocimiento que se tiene es mayor que el

que se puede comunicar y argumenta tres tesis: a) un conjunto articulado de reglas o

algoritmos no alcanza para explicar el descubrimiento verdadero; b) el conocimiento es

público y al ser construido por seres humanos es personal y contiene emociones; y c)

existe un conocimiento que subyace al saber explícito y que es más fundamental que este:

es el conocimiento tácito. Todo conocimiento se basa en una dimensión tácita.

1.4.2 Conocimiento tácito, explícito y los ovino-caprino-cultores

Desde la perspectiva epistemológica de finales del siglo XX y comienzos del XXI se

entiende que el conocimiento que el ser humano emplea para entender, en este caso los

sistemas de producción (ovino-caprinos), es de dos tipos: conocimiento tácito y

conocimiento explícito. El primero es el producto de la experiencia cotidiana, mitos y

leyendas, transmitido por tradición oral de generación en generación; es conocimiento que

no tiene origen formal, es el que el productor tiene, maneja y adquiere en su trabajo

cotidiano en la granja, también se alimenta de la convivencia con su entorno social; el

segundo, el explícito, es el que se ha documentado y puede combinarse, analizarse,

validarse y socializarse; este conocimiento generalmente es de origen formal o generado

mediante un método sistemático o científico, es el que manejan los profesionales, los

investigadores, las instituciones de investigación, la academia entre otros. (L Montuschi,

2001b; I. Rodríguez & G. Dante, 2008)

1.4.3 Matriz de creación del conocimiento para ovino-caprino-

cultores

La creación de conocimiento según la propuesta de Nonaka y colaboradores (L Montuschi,

2001b; I Nonaka, 1994b; I. Rodríguez & G. Dante, 2008; Shu, Page, Gao, & Jiang, 2011)

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sugiere que debe seguirse un modelo en el que se combine el conocimiento tácito con el

conocimiento explícito, siguiendo la matriz de creación de conocimiento. Figura 3-1.

Figura 1-3 Matriz de creación del conocimiento

Tácito Explícito

Tácito Socializar Externalizar

Explícito Interiorizar Combinar

Fuente: (I. Nonaka & Toyama, 2003).

Para la construcción de conocimiento se “socializa” cuando pasa el conocimiento de tácito

a tácito, esto sucede una vez el saber pasa de una persona a otra de manera verbal o

espontánea, por ejemplo, cuando un ovino-cultor cuenta el modo en que maneja sus

hembras al parto. Se “externaliza” cuando el conocimiento pasa de tácito a explícito, es

decir, se documenta el conocimiento tácito dentro de un método o modelo sistemático, por

ejemplo, cuando el productor escribe y analiza la forma como maneja sus hembras al parto

(I. Nonaka & Toyama, 2003).

Se “combina” cuando el conocimiento explícito se mezcla o hace sinergia con otro

conocimiento explícito y se obtiene como resultado un nuevo producto más evolucionado,

por ejemplo, cuando se lee un manual técnico sobre manejo de una hembra al parto y este

se contrasta con el documento que describe cómo se hace en la granja, y se decide hacer

cambios al proceso. Se “interioriza” cuando el conocimiento explícito se lleva de nuevo a

tácito y este se incorpora al proceso normal de análisis y toma de decisiones, sucede

cuando el productor toma la decisión de implementar en campo los cambios al proceso

antes descrito (I. Nonaka & Toyama, 2003).

Capítulo 1 15

1.4.4 Epistemología evolucionaria y su aplicación a una granja

Por otro lado, y complementando la visión de Nonaka se encuentra la propuesta de Karl

Popper, en la cual al momento de analizar una situación se reconocen tres mundos:

Primer mundo: es lo físico, la realidad gobernada por las leyes de la física y la química, en

donde la homeostasis y el metabolismo combaten la entropía que lleva a la desintegración

a través del tiempo y que requiere acceso a gradientes de energía potencial que soporten

la disipación del proceso. Corresponde al flujo de materiales y energía; a este mundo

pertenecen los animales de la granja y todos sus procesos biológicos (W. Hall, 2005;

Kragh, 2012a; Popper, 1978; Ruiz, Peretó, & Moreno, 2004; Swann, 2011).

Segundo mundo: el del conocimiento donde están las entidades cognitivas,

semánticamente representadas, se anticipa al mundo físico. Corresponde al sistema

administrativo y organizacional, con todo su conocimiento tácito usado para manejar la

granja (W. P. Hall, 2005; Kragh, 2012a; Popper, 1978; Swann, 2011).

Tercer mundo: corresponde al contenido producido por la experiencia que está en la

herencia codificada en el ADN, el contenido lógico cifrado en las memorias de las

computadoras, libros, librerías, lenguaje codificado, etc. Este conocimiento puede existir y

persistir independientemente del segundo mundo. Incumbe al conocimiento de los

profesionales, investigadores y sus herramientas para medir y entender desde el enfoque

“formal” lo que está sucediendo en la granja, se entiende como conocimiento explícito (W.

Hall, 2005; Kragh, 2012a; Swann, 2011).

El conocimiento evoluciona en la medida que el tercer mundo explica al primer mundo y el

segundo mundo lo puede probar al aplicarlo al primer mundo; si esta relación es correcta

el conocimiento sobrevive, o si no muere y da paso a otro. Cuando se lanza una teoría

desde un investigador, la comprende el productor, este la aplica al ganado y valida si es

cierta o no, y por tanto sobrevive o no (W. Hall, 2005; Popper, 1978).

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1.5 Cibernética del conocimiento en la granja ovino-

caprina

Por otro lado, según la propuesta de la cibernética del conocimiento, se plantea el ciclo:

observación/orientación/decisión/acción (ciclo “OODA”) propuesto por el coronel de la

fuerza aérea norteamericana John Boyd al estudiar el combate aéreo en la guerra de Corea

(Bryant, 2004); éste modelo ha sido uno de los más aceptados por la milicia mundial por

su gran efectividad para generar ventajas sobre el enemigo en combate (M. Silva, 2014).

Figura 3-2.

Figura 1-4. Ciclo observación/orientación/decisión/acción

Fuente: (W. Hall, 2005).

Para que un individuo u organización sobreviva en el constante combate en un mundo

competitivo, es necesario que el conocimiento que utilice cumpla los cuatro pasos del ciclo

OODA (E. Blasch, R. Breton, P. Valin, & E. Bosse, 2011; J. Boyd, 1996; W. Hall, 2005; M.

Silva, 2014; O. Silva, 2002):

Observación: observaciones que hace la organización del entorno, incluye fuentes

externas de información, paradigmas y resultados de acciones previas. Es el conocimiento

que viene al productor de otros productores, de familiares, de su imaginación, amigos,

profesionales, investigadores.

Observación

Orientación Decisión Acción

Feedback Feedback

Respuesta Entorno

Capítulo 1 17

Orientación: determina la dirección para hacer evolucionar la organización, abarca

procesos cognitivos complejos. En esta fase desde el entorno se afecta al conocimiento

tácito, la historia del conocimiento, las rutinas, la cultura y tradición, se hace la selección

de entradas, envuelve procesos de recolección, análisis y síntesis de conocimiento. La

memoria y la historia del conocimiento pueden cambiar por acción del saber explícito, que

también fija la orientación de la organización. El productor analiza el conocimiento que le

llega y lo integra o no, al suyo.

Decisión: corresponde a la hipótesis escogida o el plan de acción a ejecutar.

Acción: ejecución de las decisiones, respuesta a los controles y limitaciones internas y

externas.

El ciclo OODA identifica de manera sistemática los elementos que conforman el proceso

que realiza el conocimiento dentro de una organización, permitiendo reconocer puntos

sobre los cuales hacer mediciones del proceso del mismo. Para el caso de esta

investigación el ciclo OODA presenta el siguiente aporte: la observación o entradas al

sistema se denominan “fuentes de conocimiento” (FC), que corresponde al origen del

conocimiento, por ejm. ¿De quién el productor aprendió la técnica de manejo de tener las

ovejas amarradas a una estaca?; la orientación y decisión corresponden al “nivel de

conocimiento” (NC) que tiene el productor para entender su problemática y definir una

dirección estratégica, por ejm. El grado de conocimiento que tiene el granjero para

identificar y plantear como resolver un problema parasitario en la granja; y la acción

corresponde al “aprovechamiento” (AC) o uso del conocimiento por parte del productor,

por ejm. Teniendo claro como es un plan para combatir los parásitos, aplicarlo y actuar

coherentemente con este. Aparecen así tres puntos de medición: fuente, nivel y

aprovechamiento del conocimiento. En una granja el nivel y el aprovechamiento son

expresiones del conocimiento tácito.

Integrando los conceptos planteados se tiene que la comprensión del conocimiento que

subyace en una granja lleva a entender que éste es de dos tipos, tácito y explícito; que la

granja está compuesta por tres mundos: en el primero está la biología y sus procesos, en

el segundo está el conocimiento tácito y en el tercer mundo el conocimiento explícito; al

combinar el conocimiento tácito con el explícito se crea nuevo conocimiento útil para el

sistema productivo; este nuevo conocimiento creado se pone a prueba y muere o

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sobrevive; si sobrevive tiene que evolucionar en un circuito cibernético del conocimiento

que crearía ventajas competitivas sostenidas y útiles para la organización. La ventaja

competitiva se da al crear nuevo conocimiento que evoluciona en la granja, no al imponerse

nuevo conocimiento que reemplace o destruya al tradicional.

1.6 Extensionísmo y el sector rural

Hay un gran debate que se ha venido dando sobre si la extensión y su método es la forma

como se debiera llevar el conocimiento a los productores rurales, teniendo en cuenta que

el extensionismo parte de una visión dialéctica del mundo; en este aparte se tocará el punto

de vista del extensionismo clásico y su evolución, hasta llegar al enfoque de la gestión del

conocimiento que plantea una visión integracionista del mundo. El análisis parte de

entender que el ser humano no es un ser de adaptación sino de transformación del entorno,

es un ser de decisión; esto se debe a la combinación de la naturaleza con la cultura y la

historia. Toda acción del hombre sobre el mundo comprende una teoría, incluso en las

formas sobrenaturales de explicación de los fenómenos subyace una teoría o explicación

“mágica”. La teoría y la práctica son indivisibles, cuando se reflexiona sobre la práctica se

generan teorías, y las teorías permiten entender y mejorar la práctica. El sujeto crea y

adopta las teorías acerca de su mundo mediante el diálogo y la experiencia con los otros,

este genera una cultura que explica y actúa coherentemente frente a su entorno (Freire,

1998). Por ejm. Cuando se aplica un antiparasitario tradicionalmente recomendado por los

veterinarios y usado comúnmente en la zona, pero que en la práctica en la granja no

funcionó, el productor concluye que hay buscar otro producto para el control de los

parásitos, ajustando la teoría a la práctica.

Hay invasión cultural cuando un sujeto invasor, que se cree de una cultura superior, impone

sus teorías a los sujetos locales reemplazando las tesis originales por unas nuevas, que

desde el punto de vista del que las impone son superiores, cambiando los valores y

generando una posición autoritaria antagónica. El invasor habla, los invadidos solo

escuchan y aceptan pasivamente. Conquista, manipula y se presenta como mesiánico.

Para mantenerse debe hacer propaganda que logre persuadir a los invadidos para que

sean dóciles. El invasor afirma que el sujeto es importante en la medida que se transforma

accediendo a la invasión. Pero la invasión no es camino de liberación sino de

Capítulo 1 19

“domesticación” (Freire, 1998). El humanismo no puede admitir esta invasión, el único

camino es el diálogo. En este no hay invasión, ni manipulación, ni consignas (Freire, 1998).

En el ejercicio de los profesionales de campo nace el conflicto: se debe hacer extensión o

educación; si se trabaja como invasor se está haciendo extensión, pero esta invasión

cultural ¿será lo correcto? ¿Será que el sistema dialógico pierde su sentido práctico al

requerir más tiempo y volver más lentos y costosos los procesos de mejoramiento de

competitividad de los productores? ¿O será que a largo plazo tendrá mejores resultados?

Es el dilema de los profesionales extensionistas. A esto se suman las preguntas: ¿cómo

dialogar con los campesinos si estos no entienden los fundamentos técnicos? ¿Tendrán la

capacidad de comprender? De manera general el profesional concluye: es mejor que sean

sujetos que reciben mensajes y que los acepten sin refutar y no complicarse con diálogos

que demoran los procesos de introducción del conocimiento técnico, tan necesario para

volver competitivos a los agricultores, aunque esto sea una invasión cultural (Freire, 1998).

La propuesta de Freire es que el profesional de campo en su rol frente al conocimiento,

sea educador y no extensionista, que implemente procesos que tomen más tiempo pero

que su labor tenga mayor conciencia, consistencia e impacto. La forma como el

conocimiento se aborde no debe ser en entregas como narraciones que se imponen, sino

mediante problematización en medio del diálogo (Freire, 1998). Como reacción a esta

visión aparece el enfoque de “Rapid Rural Appraisal” y “Participatory Rural Appraisal”, en

las que se va al extremo opuesto, el centro del proceso ahora lo tiene el productor y su

conocimiento, dejando de lado, en la medida de lo posible al investigador, a tal punto que

la planeación, control, ejecución y evaluación debieran estar totalmente en manos del

productor (Chambers, 1994). La “curva de Rogers” cuestiona a los servicios de extensión

y sus financiadores en la medida que esta indica que apenas un 12.5% de la población

intervenida acepta el conocimiento llevado por los servicios de extensión, parece que el

sistema resulta ser poco eficiente y por lo mismo costoso, los servicios de extensión se

ven abocados a explorar otras alternativas conceptuales y metodológicas que les permitan

ser más efectivos, una de ellas es la gestión del conocimiento (Rodil, 2014).

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1.7 Teoría general de sistemas

El enfoque de sistemas permite conectar o integrar diferentes elementos, guardando las

jerarquías y enfocándose a los procesos; a partir de esta característica se decide avanzar

sobre esta como herramienta que permita conectar los diferentes elementos de gestión del

conocimiento como un sistema. Se entiende que el sistema tiene una corriente de entrada

que importa energía e información desde el entorno, que tienen un proceso de conversión

en donde por el efecto de la sinergia y la recursividad, se transforman las corrientes de

entrada en corrientes de salida, o los insumos en productos, que van a ser exportados al

entorno mediante las corrientes de salida. En ese entorno si los productos generados son

aceptados se llega al concepto de viabilidad, que es cuando el entorno provee los insumos

necesarios para que el sistema pueda continuar (Cardona, 2015; Johansen, 2004).

El proceso de transformar las entradas en salidas ocasiona entropía que tiende a

desordenar y destruir el sistema; por otro lado, el sistema produce información al medir los

productos y los procesos, esta hace retroalimentación negativa (neguentropía), ajustando

las entradas al sistema, permitiendo que este funcione de manera controlada, equilibrada

y sostenida en el tiempo (Bertalanffy, 1950; Cardona, 2015; Johansen & Bertoglio, 2004).

Desde la perspectiva de la teoría general de sistemas se entiende a una granja ovino-

caprina, como un proceso de transformación de energía solar desde pasto hasta carne,

lana o leche como productos para el consumo humano (Aguilera, 1989; Machado &

Campos, 2008; Sanchez & Reines, 2001a, 2001b).

Este proceso de transformación de la energía genera entropía o pérdida de energía, que

según la teoría del diezmo en un sistema de producción del 100 % de la energía que se

captura en forma de vegetales, 1 % se convierte en energía en forma de carne, leche o

lana disponible para consumo humano (Sanchez & Reines, 2001a). El sistema tiene una

pérdida del 99 % de la energía; si se quisiera controlar o disminuir esta pérdida de energía

o entropía es menester que el sistema genere neguentropía, lo que se logra a través de la

información (Cardona, 2015; Johansen & Bertoglio, 2004).

La información en un sistema de producción ovino-caprino es: a) producto de la

evolución, se encuentra almacenada en nucleótidos –ADN– (Parker & Walker, 2010); y b)

Capítulo 1 21

producto de la observación empírica o científica que se encuentra almacenada en el SGC

formal o informal con el que el sistema trabaje (Marcos & de Filosofía, 1991; I. Nonaka &

Toyama, 2003).

La teoría general de sistemas permite integrar los elementos información y energía en un

solo concepto, dando las bases para integrar el conocimiento con el sistema productivo de

transformación de energía solar, y así comprender como un sistema de gestión del

conocimiento puede formar parte del proceso de producir corderos o leche.

1.8 Teoría en la construcción de modelos conceptuales

Para diseñar un modelo que materialice un sistema de gestión del conocimiento, se puede

utilizar el abordaje sistémico como el que Grant describe (Grant & Swannack, 2011):

1.8.1 Definición de objetivos del modelo

Para la construcción de un modelo se deben seguir los siguientes pasos:

• Revisión de literatura: Se hace una revisión de los elementos conceptuales que

alimentan el objetivo del sistema, el contexto, las causas y los efectos (Grant &

Swannack, 2011). Para el caso en estudio los elementos de la epistemología, la

cibernética del conocimiento, la teoría de los tres mundos y la teoría general de

sistemas.

• Análisis y discusión de contenidos: Se analizan y discuten los diferentes elementos

conceptuales y se busca las posibles interacciones y jerarquías presentes entre las

cuatro bases teóricas planteadas (Grant & Swannack, 2011).

1.8.2 Identificación de variables

Según Grant las variables se definen de la siguiente manera (Grant & Swannack, 2011):

• Fuentes: Se relaciona con la identificación de las corrientes de entrada del modelo

• Transferencia de información: Se identifica cual es la dinámica de la información en

el sistema.

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• Variables de conducción: Se identifican las variables que afectan a las demás pero

que no son afectadas por otras

• Constantes: Son elementos que forman parte del proceso pero que no cambian en

el sistema.

• Auxiliares: Representa procesos que se identifican en el sistema

Interrelaciones entre componentes

En esta etapa a partir de los componentes identificados se estudia las diferentes maneras

en los que estos se relacionan o se podrían relacionar, teniendo en cuenta las entradas,

los procesos, las salidas, las interacciones y las jerarquías. Se generan varios escenarios

posibles de combinación, se analiza su claridad, coherencia, pertinencia como modelo y

se aprueba en laboratorio, se pone a consideración y se hace feedback. El modelo que

mejor desempeño tenga, es el elegido (Grant & Swannack, 2011).

1.8.3 Representación del modelo conceptual

Consiste en representar, mediante cajas negras y flechas o mediante un diagrama de

objetos, imágenes y conectores, los componentes del sistema y sus interacciones; se

elaboran modelos intermedios hasta llegar al definitivo se representan mediante objetos,

interacciones, jerarquías la dinámica del sistema objetivo de estudio (Grant & Swannack,

2011).

1.8.4 Descripción de la estructura y comportamiento

En este paso se describen los elementos, las interacciones, las jerarquías y se plantea la

dinámica de estos en el sistema (Grant & Swannack, 2011).

Mediante las fases de desarrollo de un modelo que propone la teoría de sistemas se

procede a construir un sistema de gestión del conocimiento para ovino-caprino-cultores

que se denominará “SGC-SIGETEC”.

Capítulo 1 23

1.9 Escala de Likert

Si se desarrolla un sistema de gestión del conocimiento, el punto que se tiene que resolver

es ¿cómo se podría medir el impacto de éste en las fuentes, el nivel y uso del conocimiento

en los productores ovino-caprinos? Para resolver este punto se encuentra La escala de

Likert, que es una escala de actitud con intervalos aparentemente iguales. En ésta escala

ordinal se utiliza una serie de afirmaciones sobre las cuales se obtiene una respuesta por

parte de un sujeto que vendría a ser su actitud frente a la pregunta (Elejabarrieta & Iñiguez,

2010). Está indicada para evaluar el nivel de conocimiento de un individuo midiendo la

intensidad de la respuesta a una proposición, desde un polo positivo a otro negativo con

puntos intermedios equidistantes (B. Ospina, Sandoval, Aristizábal, & Ramírez, 2008).

Una actitud es el conjunto de creencias, sentimientos y tendencias de una persona que da

origen a un determinado comportamiento. En la actitud participa el componente emocional,

cognitivo y la inclinación a responder de cierta manera con respecto a cierto objeto. Esta

última es la más relacionada con la conducta del individuo (B. Ospina et al., 2008).

Mediante la escala de Likert se puede medir el impacto del sistema de gestión del

conocimiento sobre las fuentes, nivel y uso del conocimiento por parte de los productores.

1.10 Sistema experto

La gestión del conocimiento se apoya en la inteligencia artificial y dentro de esta en los

sistemas expertos que permiten incrementar la eficiencia y eficacia en el uso del

conocimiento (Contreras, 2009b; Saba, Alzorani, & Rehman, 2012). Para la ovino-caprino-

cultura el nivel de conocimiento de productores y profesionales es pobre, por lo que puede

pensarse que el manejo de sistemas expertos sería de gran apoyo al momento de

optimizar la creación, el uso y aplicación del conocimiento.

Se define sistema experto como un sistema informático (hardware y software) que simula

a los expertos humanos en un área determinada (Castillo, Gutiérrez, & Hadi, 1997a).

Los sistemas expertos se clasifican de acuerdo con la naturaleza del problema a resolver;

así: pueden ser determinísticos o estocásticos. Los problemas de tipo determinístico

2

4



pueden plantearse en forma de reglas que vinculan objetos, estos sistemas expertos se

conocen como sistemas basados en reglas, la lógica utilizada puede ser booleana o difusa,

mientras que los estocásticos trabajan con lo aleatorio o el azar (Fazel, Rezaee, Turksen,

& Neshat, 2009; Gutiérrez, 2008). En la lógica booleana se precisa si es falso o verdadero,

en la lógica difusa se establecen rangos con un nivel de incertidumbre determinado que

entran en el análisis lógico (Salas, 2007; Vidal, 2009).

Las partes de un sistema experto son:

1.10.1 Base de conocimientos:

Se desarrolla dentro de la inteligencia artificial; es la evolución de las bases de datos, pero

esta no almacena datos sino elementos de conocimiento en forma de hechos y reglas, así

como el modo en que estos han de ser empleados (Pérez, 2002). En esta se colocan las

ecuaciones y algoritmos que explican, para este caso, la función de producción de una

granja ovina; por ejemplo el intervalo entre partos es igual a la sumatoria de los días

abiertos más la gestación.

1.10.2 Base de hechos:

Almacena los datos del usuario, datos iniciales del problema y los resultados obtenidos a

través de la resolución del problema (Pérez, 2002). Después de que el usuario haya

utilizado el sistema los resultados se almacenan dejando un histórico de los análisis

hechos. En esta se almacenaría la reseña de la finca, los elementos del tácito, los

indicadores del explícito, la jerarquía del tácito, la jerarquía del explícito, la combinación

las conclusiones, estrategias y el plan de trabajo para la granja.

1.10.3 Motor de inferencia:

Refleja mecanismos de razonamiento humano al usar reglas del tipo if then aplicadas a

entradas difusas y generando salidas difusas (Abd, Abhary, & Marian, 2012). Este motor

utiliza las reglas de la base de conocimiento para analizar la situación de la granja

identificar los puntos críticos, su lógica y la relación causa-efecto. En este por ejm. A partir

Capítulo 1 25

de un indicador como el de intervalo entre partos que estuviese en 400 días, el sistema

identificaría de manera automática que está por encima del rango normal de 210 a 240,

para los ovinos, que la alteración proviene de un indicador fuera de rango en los días

abiertos y que como consecuencia disminuirán la natalidad en la población.

1.10.4 Subsistema de explicación:

Explica los pasos realizados por el motor de inferencia para llegar a las conclusiones

esperadas, indica por qué utilizó ciertas reglas y no otras (Contreras, 2009b). Mediante

una cascada explica en forma de prosa la lógica utilizada por la máquina al analizar la

situación. Por ejm. El alto intervalo parto-concepción, incrementó el intervalo entre partos

y éste a su vez disminuyó la tasa de natalidad de la granja.

1.10.5 Interfaz de usuario:

Es la parte del sistema experto que permite la comunicación entre el usuario y el motor de

inferencia (Contreras, 2009b). Son las pantallas que el usuario utiliza para interactuar con

el sistema. Por ejm. La pantalla que muestra al productor un árbol en el que se presenta

la relación causa efecto de las variables en análisis por el sistema, el usuario en ella las

puede analizar y modificar.

1.10.6 Subsistema de adquisición de conocimiento:

Es una interface que facilita la introducción de conocimiento en la base de datos y los

mecanismos de inferencia (Contreras, 2009b). En esta pantalla por ejm. El investigador

puede modificar las ecuaciones o los parámetros del sistema, ajustándolo a los

requerimientos.

El sistema experto permite automatizar y apoyar el análisis y creación del conocimiento.

2

6



1.11 Bibliografía

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2 Propuesta sistema de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC, diseño e

implementación, para productores ovino-caprinos en Colombia

Óscar Fernando Ospina1 / Henry Alberto Grajales2

Resumen

En el marco del proyecto “Sistemas de gestión tecnológica para la cadena ovino-caprina

(Sigetec)” en alianza Universidad Nacional de Colombia, Universidad de La Salle,

Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria, Asociación Nacional de Caprino-

cultores y Ovino-cultores de Colombia y Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural se

* Artículo de reflexión que se produce en el marco del doctorado en Salud y Producción

Animal, Universidad Nacional de Colombia (Bogotá, Colombia). Financiado por el proyecto

“Sistemas de gestión tecnológica para la cadena ovinocaprina (Sigetec)” en alianza con la Universidad Nacional de Colombia, Universidad de La Salle, Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria, Asociación Nacional de Caprinocultores y Ovinocultores de Colombia y Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural.

1 Estudiante doctorado en Salud y Producción Animal, Universidad Nacional de Colombia (Bogotá,

Colombia). Correo electrónico: [email protected]

2 Tutor, Departamento de Producción Animal, Universidad Nacional de Colombia (Bogotá,


30 Diseño de un sistema de gestión del conocimiento para sistemas de producción de ovinos y caprinos en Colombia

diseñó un sistema de gestión del conocimiento (SGC), a implementarse en la fase de

ejecución del proyecto en cita. El SGC se elaboró con el objetivo de generar ventajas

competitivas a partir del incremento del nivel y uso del conocimiento en sistemas de

producción ovino-caprinos en Colombia y así complementar las ventajas comparativas que

brinda la naturaleza, la genética, las pasturas, etc., e incrementar el nivel de competitividad.

El sistema surge de la integración de conceptos de la teoría general de sistemas, el

planteamiento del conocimiento tácito y explícito y la matriz de creación del conocimiento

de la epistemología moderna, la teoría de los tres mundos de la epistemología

evolucionaria y el ciclo observación/orientación/decisión/acción (OODA) de la cibernética

del conocimiento. En el sistema se propone un cambio profundo en la relación

profesional/investigador vs. productor. Tradicionalmente el conocimiento va del profesional

al productor, dentro de una función en la cual se transmite o impone el conocimiento al

productor, este lo acepta sumisamente olvidando el propio y aceptando el foráneo o

simplemente, no aceptando y olvidando lo foráneo, lo que sucede en la mayoría de las

ocasiones.

En la propuesta del SGC el conocimiento no se impone, sino que, a partir del conocimiento

tácito o tradicional del productor, se crea nuevo conocimiento al combinarse con el saber

explícito del profesional o investigador, dentro de un sistema dinámico en el que hay una

construcción compartida de conocimiento. El productor aprende del conocimiento creado

con el profesional/investigador y viceversa. El conocimiento tácito o tradicional no

desaparece, es el insumo que evoluciona a un nuevo conocimiento tácito más avanzado,

que permite nuevas formas de hacer y gestionar las cosas dentro de la granja generando

ventajas que antes no se tendrían. El artículo también discute sobre las metodologías rapid

rural appraisal y participatory rural appraisal.

Palabras clave: epistemología, gestión del conocimiento, pequeños rumiantes,

extensión.

31

Proposal of Knowledge Management System -SGC SIGETEC- Design and

Implementation, for sheep-goat producers in Colombia

Abstract

Under the project of " Systems of technology Management of chain sheep and goats

(Sigetec)" in partnership National University of Colombia, University of La Salle, Colombian

Corporation for Agricultural Research, National Association of Caprino and Sheep of

Colombia and Ministry of Agriculture and Rural, It was developed a system of knowledge

management (kMS) to be implemented of the project. The KMS was developed with the

aim of generating competitive advantages from increasing the level and use of knowledge

in systems of sheep and goat production in Colombia and thus complement the

comparative advantages provided by nature, genetics, pastures, etc., and increase the

level of competitiveness.

The system comes from the integration of concepts of general systems theory, the

approach of tacit and explicit knowledge and the matrix of knowledge creation of modern

epistemology, the three worlds theory of evolutionary epistemology and the cycle

observation / orientation / decision / action (OODA) knowledge of cybernetics. In the system

a profound change is proposed in the professional / researcher relationship vs. producer.

Traditionally the knowledge of professional is transmitted or imposes to the knowledge of

producer, this accepts submissively forgetting self and accepting foreign or simply not

accepting and forgetting the foreign, what happens in most of the time.

The proposal of KMS it is from the tacit or traditional knowledge of the producer,create

new knowledge when it is combined with the explicit knowledge of professional or

researcher, in a dynamic system in which there is a construction shared knowledge. The

producer learns the knowledge created with the professional / researcher and vice versa.

Tacit or traditional knowledge does not disappear, it is the input that evolves into a new

more advanced tacit knowledge, which allows new ways of doing things and manage within

the farm generating benefits not previously have. The article also discusses the rapid rural

appraisal methodologies and participatory rural appraisal.

Keywords: Epistemology, knowledge management, small ruminants.


Introducción

El presente artículo presenta como se diseñó un sistema de gestión del conocimiento -

SGC- para granjas ovino-caprinas como herramienta de creación de ventajas competitivas

en Colombia, se trabajó sobre la metodología, los instrumentos y su implementación (J.

Castellanos et al., 2010; O. Ospina et al., 2011). Con base en la epistemología se combinan

elementos de la matriz de creación del conocimiento, la teoría de los tres mundos de la

epistemología evolucionaria, la cibernética del conocimiento y la teoría general de sistemas

(E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005; Johansen, 2004; Kragh, 2012b; L Montuschi, 2001a;

I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003; Popper, 1978).

Se propone un cambio en el enfoque de la forma como el conocimiento se mueve dejando

atrás los procesos en donde el conocimiento pasa del profesional al productor, para entrar

en una dinámica en donde se hace creación de conocimiento con participación o

articulación del productor y el profesional (Chambers, 1994; Freire, 1998).

Se utiliza la metodología de sistemas para la construcción del modelo según Grant (Grant

& Swannack, 2011). Del modelo se presenta la estructura, la dinámica y una metodología

para su implementación.

2.1 Materiales y métodos

Dentro del marco del proyecto “Desarrollo e implementación de un sistema de gestión

tecnológica para el mejoramiento de la competitividad de la cadena ovino-caprina

(Sigetec)” se diseñó y perfeccionó una propuesta de SGC, cuyo proceso se basó en el

método de desarrollo conceptual que propone Grant (Grant & Swannack, 2011), con las

siguientes fases:

2.1.1 Definición de objetivos del modelo

Para la construcción de un modelo se siguieron los siguientes pasos:

33

• Revisión de literatura: Se hizo una revisión de los elementos conceptuales

que alimentaron el objetivo del sistema, el contexto, las causas y los efectos

(Grant & Swannack, 2011).

• Análisis y discusión de contenidos: Se analizaron y discutieron los diferentes

elementos conceptuales y se buscó las posibles interacciones y jerarquías

presentes (Grant & Swannack, 2011).

2.1.2 Identificación de variables

Aplicando los conceptos de Grant las variables se defineron de la siguiente manera

(Grant & Swannack, 2011):

• Fuentes: Se relacionó con la identificación de las corrientes de entrada del modelo

• Transferencia de información: Se identificó cual es la dinámica de la información en

el sistema.

• Variables de conducción: Se identificaron las variables que afectan a las demás

pero que no son afectadas por otras

• Constantes: Se definieron los elementos que forman parte del proceso pero que no

cambian en el sistema.

• Auxiliares: se identificaron los procesos en el sistema

2.1.3 Interrelaciones entre componentes

En esta etapa a partir de los componentes identificados se estudiaron las diferentes

maneras en los que estos se relacionan o se podrían relacionar, teniendo en cuenta las

entradas, los procesos, las salidas, las interacciones y las jerarquías. Se generaron varios

escenarios posibles de combinación, se analizó su claridad, coherencia, pertinencia como

modelo y se aprueba en laboratorio, se puso a consideración y se hizo feedback. El modelo

que mejor desempeño tuvo, fue el elegido (Grant & Swannack, 2011).


2.1.4 Representación del modelo conceptual

Consistió en representar mediante cajas negras y flechas o mediante un diagrama de

objetos, imágenes y conectores los componentes del sistema y sus interacciones, se

elaboran modelos intermedios hasta llegar al definitivo (Grant & Swannack, 2011).

2.1.5 Descripción de la estructura y comportamiento

En este paso se describen los elementos, las interacciones, las jerarquías y se plantea la

dinámica de estos en el sistema (Grant & Swannack, 2011).

Mediante las fases de desarrollo de un modelo que propone la teoría de sistemas se puede

construir un sistema de gestión del conocimiento para ovino-caprino-cultores.

2.2 Resultados

Siguiendo la propuesta metodológica de Grant, se hizo la construcción conceptual de un

SGC para ovino-caprino-cultores en Colombia, que posteriormente sería aplicado y

evaluado.

2.2.1 Objetivo del modelo

Integrando los conceptos planteados en la revisión de literatura se tiene que la

comprensión del conocimiento que subyace en una granja lleva a definir que éste es de

dos tipos, tácito y explícito (I Nonaka, 1994a; I. Nonaka & Toyama, 2003; Shu et al., 2011),

que la granja está compuesta por tres mundos, en el primero está la biología y sus

procesos, en el segundo está el conocimiento tácito y en el tercer mundo el conocimiento

explícito (W. Hall, 2005; Kragh, 2012b; Popper, 1978); al combinar el conocimiento tácito

con el explícito se crea nuevo conocimiento útil para el sistema productivo (L Montuschi,

2001a; I Nonaka, 1994b; I. Rodríguez & G. Dante, 2008; Shu et al., 2011); este nuevo

conocimiento creado se pone a prueba y muere o sobrevive; si sobrevive tiene que

evolucionar en un circuito cibernético del conocimiento que crearía ventajas competitivas

sostenidas y útiles para la organización (E. Blasch et al., 2011; J. Boyd, 1996; W. Hall,

35

2005; M. Silva, 2014; O. Silva, 2002). La ventaja competitiva se da al crear nuevo

conocimiento que evoluciona en la granja.

2.2.2 Variables identificadas

Para crear nuevo conocimiento en el productor se identificaron los actores, las fuentes de

conocimiento tácito y explícito, las partes del sistema de información, los componentes de

la matriz de creación del conocimiento y los elementos de la cibernética del conocimiento.

• Actores o partes

Se identifican los siguientes componentes:

o 1er Mundo: La granja con los animales y los procesos biológicos

o 2º Mundo: El productor y su red social

o 3er Mundo: El sistema de información y el equipo de gestión.

• Fuentes:

Como entradas al sistema se tiene

• Los eventos de la granja

Corresponde a los eventos de los animales y su entorno, partos, servicios,

lluvia, verano, presencia de microorganismos etc.

• Las fuentes de conocimiento tácito

o La intuición

o La reflexión

o La observación

o Un familiar

o Otro productor

o Un amigo etc.

• Las fuentes de conocimiento explícito

o Los profesionales

o Los investigadores

o Las universidades

o Institutos de investigación

o La legislación

o Los sistemas de información etc.

• El conocimiento tácito del productor


Corresponde al conocimiento que el productor a acumulado a partir de la

experiencia, la cultura, la tradición etc. Y que utiliza para la toma de

decisiones.

• El conocimiento tácito de la red social del productor

Corresponde al conocimiento que la red social del productor ha acumulado

a partir de la experiencia, la cultura, la tradición etc. Y que se retroalimenta

con el productor

• Transferencia de información:

El proceso propuesto es: la información se genera a partir de los eventos biológicos

que van al sistema de información en donde se procesa y se produce las

estadísticas de la granja, esta información generada va al equipo de gestión, esta

es analizada y convertida en conocimiento explícito, el conocimiento explícito

generado va a la matriz de creación de conocimiento en donde se combina con el

conocimiento tácito del productor, este conocimiento creado cambia la manera de

actuar del productor sobre los animales, estos responden cambiando su expresión

en eventos biológicos nuevos dando inicio a otro nuevo ciclo. El productor

intercambia conocimiento tácito nuevo con la red social a la que él pertenece

retroalimentándola.

• Variables de conducción:

La variable determinante del proceso es el conocimiento tácito, por su naturaleza

no es fácilmente influenciable por el conocimiento explícito, y es el conocimiento

tácito el que define en gran medida el desempeño de todo el sistema.

• Constantes:

Se entiende que la matriz de creación del conocimiento sus partes y su

funcionamiento no cambian en el modelo.

• Auxiliares:

En el sistema se identifica un proceso en el cual a partir de los eventos biológicos

se genera conocimiento explícito que se combina con el tácito, el tácito lo pone a

prueba en el primer mundo, si funciona sobrevive, si no funciona desaparece; el

conocimiento que sobrevive se retroalimenta de la experiencia evolucionando

creando nuevo conocimiento cada vez más ajustado, efectivo y pertinente para la

granja.

37

2.2.3 Componentes e interrelaciones definidas

A partir del paso anterior se plantearon distintas formas de combinación entre las fuentes

de conocimiento, el sistema de información, la matriz de creación del conocimiento, la

cibernética del sistema y su dinámica frente a los actores. El proceso se hizo de manera

iterativa hasta que se estableció un modelo que ayudara a conectar de modo coherente

todos los elementos en función de crear conocimiento en un sistema de producción

pecuario.

2.2.4 Representación sistema de gestión del conocimiento SGC

Según el análisis del objetivo buscado, los conceptos teóricos, las variables y las

interacciones se propone un modelo de SGC que se representa en la figura 2-1.

Figura 2-1 Modelo sistema de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC

Fuente: elaboración propia.


2.2.5 Estructura y comportamiento del SGC-SIGETEC

Estructura del modelo

El SGC propuesto está conformado por un primer componente: el productivo, que contiene

los procesos biológicos –en este caso el sistema de producción ganadero– y que

corresponde al primer mundo; un componente de conocimiento tácito que se expresa en

el sistema administrativo con su cultura y tradición ganadera y que atañe al segundo

mundo; y un componente explícito, conformado por el conjunto de técnicos o expertos y el

sistema de información que mide al sistema de producción ganadera (tercer mundo).

El cuarto componente es la matriz de creación del conocimiento que incorpora el

conocimiento explícito al tácito, conectando el segundo con el tercer mundo. El quinto

componente, la cibernética del conocimiento, pone a rotar y retroalimentar el SGC,

promoviendo la generación de ventajas competitivas de manera evolucionable y

sostenible.

Dinámica del modelo

En el primer mundo, desde el punto de vista de la teoría general de sistemas, se entiende

a una ganadería ovino-caprina como un proceso de transformación de energía solar desde

pasto hasta carne, lana o leche, como productos para consumo humano. Este proceso de

transformación de energía crea entropía o pérdida de energía. Para controlar o disminuir

la entropía, el sistema debe generar neguentropía, que se logra a través de la

incorporación de información.

La información en un sistema de producción ovino-caprino está presente en dos formas:

la primera, producto de la evolución, se encuentra almacenada en el ADN; la segunda se

halla en el sistema administrativo formal o informal que direccione la granja. El sistema

administrativo corresponde al segundo mundo, este en general, basa la toma de decisiones

en el conocimiento tácito, haciendo que la productividad de la granja exprese el nivel de

comprensión que este tipo de conocimiento haya logrado desarrollar sobre la organización

y sus procesos. Si este no ha sido intervenido por conocimiento explícito, va a dominar el

conocimiento tácito, proveniente de la tradición oral, mitos y leyendas que, al no tener el

39

rigor suficiente para explicar los fenómenos de la naturaleza, va a manifestarse con bajos

niveles de control y productividad, dando paso a que sean las ventajas comparativas y no

las competitivas, las que asuman el peso del proceso al momento de producir y enfrentar

el mercado.

Para originar ventajas competitivas se necesita que el sistema cree nuevo conocimiento,

a partir de la combinación del antiguo conocimiento tácito con el conocimiento explícito

(generado por el sistema de información y gestionado por los investigadores o expertos),

mediante la matriz de creación de conocimiento con sus cuatro pasos: socialización,

exteriorización, combinación e interiorización. El nuevo conocimiento tácito creado aporta

elementos inéditos al productor como al profesional/investigador e incrementa el nivel del

conocimiento formal en la granja, que lleva a una mejor y más acertada toma de decisiones,

que permiten aumentar el grado de organización y control del sistema de producción,

volviéndolo más competitivo. Mientras que el profesional/investigador incorpora nuevos

elementos de origen tácito a su comprensión del problema completando los elementos o

argumentos que desde lo explícito no se pueden evidenciar generando nuevo

conocimiento explícito más pertinente.

El segundo mundo pone a prueba el nuevo conocimiento tácito recién creado cuando lo

lleva al primer mundo y lo aplica, si el primer mundo responde positivamente, disminuyendo

la entropía e incrementando el nivel de productividad, el nuevo conocimiento sobrevive, de

lo contrario desaparece.

Si el conocimiento sobrevive tiende a evolucionar al retroalimentar de nuevo al tercer y

segundo mundos con los nuevos resultados, generando un proceso de evolución

cibernética, que vuelve adaptable, flexible y evolucionable a la organización, aumentando

la capacidad de respuesta al entorno y mejorando la competitividad.


2.3 Metodología implementación del SGC-SIGETEC

2.3.1 Ubicación geográfica

Después de la fase de diseño del SGC este se aplicó a 66 productores ovino-caprinos

ubicados en los departamentos de Boyacá, Cundinamarca, Tolima, Valle del Cauca,

Santander, Antioquia y Sucre de Colombia.

2.3.2 Población objetivo

La población objetivo fueron 66 ovino-caprino-cultores con un inventario de alrededor de

veinte vientres ovinos o diez vientres caprinos, que se vincularon al proyecto a través de

las asociaciones regionales de productores.

2.3.3 Fase I: caracterización de productores

En esta fase a los 66 productores se les hizo caracterización general con una encuesta,

mediante la cual se identificó al productor y su predio con sus datos básicos de ubicación,

área, altura sobre el nivel del mar, inventario de animales, razas, objetivo productivo, etc.

Mediante esta encuesta se caracterizó el nivel de desarrollo tecnológico de los productores

(D. Moreno & H. Grajales, 2014)

2.3.4 Fase II: implementación de sistema de información

De los 66 productores a 54 se les hizo el montaje de un sistema de información con

seguimiento mensual por espacio de tres años. Se identificaron los animales y se abrieron

54 bases de datos en el software OvisWebs®, estas a través de un técnico regional se

alimentaron cada 30-45 días con los datos de partos, pesajes, control lechero y

movimientos de inventarios. Los datos se sincronizaron cada 30-45 días con una base de

datos en Internet en www.oviswebs.com para seguimiento, control y generación de

estadísticas globales.

http://www.oviswebs.com/

41

2.3.5 Fase III: diseño del taller de presentación de indicadores y

análisis

Con el fin de aplicar la metodología de gestión con un asistencia técnica tradicional, en la

que el poseedor del conocimiento es el profesional y el receptor es el productor (Chambers,

1994; Freire, 1998; O. Ospina et al., 2011), durante el primer semestre de trabajo se

desarrollaron los instrumentos metodológicos para los talleres de presentación de

indicadores y análisis, en estos los productores definieron la misión y visión de sus granjas;

se les expusieron los indicadores generados por el sistema de información y el profesional

a cargo interpretó dichos indicadores y sugirió cambios. El profesional mediante una matriz

Dofa analizó la situación y propuso mejorías que documentó en una hoja de trabajo. Se

partió del principio de que el tenedor de conocimiento es el profesional y el receptor es el

productor, por tanto, el que interpreta los indicadores y da las recomendaciones es el

profesional.

2.3.6 Fase IV: ejecución talleres de presentación de indicadores y

análisis

Taller 1. Población: a los seis meses de iniciado el seguimiento con el sistema de

información a las 54 granjas se les efectuó un taller, en este los productores definieron su

objetivo y metas de producción y trabajaron sobre los indicadores de la estructura y

dinámica poblacional y su relación con la capacidad de carga y la visión empresarial de la

misma.

Taller 2. Población y reproducción: a los doce meses de empezado el seguimiento con el

sistema de información se ofició el segundo taller con las 54 granjas, correspondió a la

presentación de indicadores y análisis integral de la población y la reproducción, en este

se rastreó lo planteado en el primer taller, se analizó el comportamiento reproductivo de

los animales adultos, de las hembras de reposición y las interacciones entre población y

reproducción. A partir de las conclusiones, se construyó una hoja de trabajo con las

estrategias, tareas y metas para la granja.


Taller 3. Población, reproducción y producción: a los 18 meses de que se emprendió el

seguimiento con el sistema de información a las 54 granjas se les hizo el tercer taller en

donde se trabajó sobre los indicadores y análisis integral de la población, reproducción y

producción. Se ejecutó seguimiento del segundo taller, se analizó la producción de carne

o leche (según el caso) y las interacciones con la reproducción y la población. A partir de

las conclusiones, se construyó una hoja de trabajo con las estrategias, tareas y metas para

la granja.

2.3.7 Fase V: diseño talleres sistema gestión del conocimiento

Se desarrollaron los talleres que aplican los elementos que faltan para poner en marcha el

SGC diseñado.

Taller de gestión del conocimiento: aquí se cambia la mecánica y los roles frente a los

talleres de análisis de indicadores que se venían desarrollando, en este nuevo taller el

conocimiento es creado, no transferido y es el producto de la interacción del conocimiento

explícito del profesional con el conocimiento tácito del productor, debe cumplir con los

elementos del ciclo OODA y de la cibernética del conocimiento (E. Blasch et al., 2011; J.

Boyd, 1996; W. Hall, 2005; Kragh, 2012b; L Montuschi, 2001b; I Nonaka, 1994b, 2000; I.

Nonaka & Toyama, 2003; O. Ospina et al., 2011; Popper, 1978; I. Rodríguez & G. Dante,

2008; I. M. A. Rodríguez & G. P. Dante, 2008a; Shu et al., 2011; M. Silva, 2014; O. Silva,

2002; Swann, 2011), mediante los siguientes pasos:

• Paso 0. Introducción: se explica al productor los objetivos, tiempos y metodología

del taller.

• Paso 1. Socialización (tácito a tácito): mientras se recorre la granja el investigador,

desde su conocimiento tácito, explora el conocimiento tácito del productor e induce

a que este cuente oralmente su objetivo de producción, metas, qué manejo hace a

los animales en cada etapa y cuáles son los argumentos que tiene para hacer las

cosas, entendiendo que cada uno de estos elementos son expresión del

conocimiento tácito.

Aquí se graba en audio al productor y su interpelación, los investigadores no opinan ni

hacen apreciaciones, solo buscan que el productor socialice su conocimiento tácito

dentro de un clima de confianza. El proceso se cumple siguiendo una curva en la cual

al principio hay muchos contenidos, comentarios y preguntas por hacer, al cabo de un

43

rato ya disminuyen, y al final ya no hay muchos más datos para compartir, en este

punto se termina la socialización.

• Paso 2. Externalización (tácito a explícito): a partir de la presentación oral del productor,

se lleva este conocimiento tácito a explícito, clasificando, ordenando, documentando y

analizando desde el punto de vista estratégico:

o Taller misión-visión: el productor con apoyo del profesional define la misión-visión

para la granja.

o Matriz de posición estratégica del conocimiento tácito (MPECT): el productor hace

un análisis tipo Dofa de cómo él desde el enfoque del conocimiento tácito percibe

su situación.

o Matriz de jerarquización por conocimiento tácito (MJCT): el productor jerarquiza,

desde la visión del saber tácito, los elementos expuestos en la matriz MPECT en

orden de relevancia para la granja, generando una lista que externaliza el

conocimiento tácito como explícito.

• Paso 3. Combinación (explícito a explícito): en este paso se contrasta la visión del

productor (tácito vuelto explícito), con la que se obtiene del análisis de los indicadores

del sistema de información (explícito), en este taller el productor participa activamente

en la interpretación y contextualización de los indicadores con el investigador:

o Análisis de indicadores: el productor con el apoyo del profesional interpreta cada

uno de los indicadores de la finca.

o Montaje de los indicadores en árbol de análisis de productividad: se integran los

indicadores en un árbol de análisis y se interpretan las jerarquías e interacciones.

Figura 2-2.


Figura 2-2 Árbol de productividad


El árbol de productividad a la izquierda integra variables poblacionales, al centro

variables reproductivas y a la derecha las variables de producción, los

indicadores se van agregando hasta calcular en la parte superior Kg de

carne/ha/año, el árbol permite entender las interacciones, las jerarquías e

impacto de las variables clave del sistema de producción. El profesional explica

hasta que el productor tenga claros los componentes del árbol.

o Matriz de jerarquización por conocimiento explícito (MJCE): el productor

organiza los indicadores por orden de relevancia para la finca según los

entiende con apoyo en el árbol de análisis de productividad.

o Matriz de jerarquización final: el productor combina la jerarquía de la matriz

MJCT con la de MJCE y define la jerarquización final producto de la

combinación del conocimiento explícito con el conocimiento tácito vuelto

explícito.

45

• Paso 4. Interiorización (explícito a tácito): el productor con la ayuda del investigador

construye una hoja de trabajo en la cual, a los puntos obtenidos en la MJF se le

asignan tareas, se propone los indicadores de seguimiento, las metas de estos

indicadores, el responsable y fechas de ejecución quedando como producto un plan

de acción de mejoramiento para la granja. Esta hoja de trabajo se usa después

para análisis y seguimiento de las tareas propuestas, para evaluar el efecto del

conocimiento y para propiciar su evolución o descarte.

2.3.8 Fase VI: ejecución talleres de gestión del conocimiento

A los 24 meses de iniciado el seguimiento, de los 54 productores se escogen 26 al azar y

se les aplica los talleres de gestión del conocimiento, a los restantes se les volvió a hacer

un taller de análisis de población, reproducción y producción.

2.3.9 Fase VII: seguimiento y evaluación

A los seis meses de realizado el taller de gestión de conocimiento, se efectuó un taller en

donde se evaluó simultáneamente a los 66 productores con una encuesta, que mediante

la escala de Likert midió las fuentes de conocimiento tácito y explícito, la percepción del

nivel de conocimiento y la percepción del aprovechamiento o uso del conocimiento en el

actuar del productor (B. Ospina et al., 2008).

Encuesta: se diseñó una encuesta de tipo entrevista personal, estructurada, con

cuestionario escrito (Anguita, Labrador, & Campos, 2003; Ortiz, 2015), que se aplicó a las

tres categorías de productores: tipo S, productores con gestión basada en aplicación del

sistema de información y talleres de análisis de indicadores, tipo G, productores

intervenidos con el SGC y tipo C, productores testigo con solo encuesta de caracterización.

Para la encuesta se diseñaron 50 afirmaciones que se probaron en principio con

investigadores, posteriormente con profesionales, después con estudiantes universitarios

y por último con productores para verificar la claridad y pertinencia de las mismas. El

investigador explicó y acompañó todas las encuestas, asegurando la interpretación de las

afirmaciones (Elejabarrieta & Iñiguez, 2010; B. Ospina et al., 2008).


Para la redacción de las aserciones se tomó como base el ciclo OODA, conceptos de la

epistemología moderna y elementos del racionalismo y del empirismo clásico, adaptados

a las circunstancias de un productor ovino-caprino (E. Blasch et al., 2011; Descartes, 1996;

L Montuschi, 2001b; Várnagy, 2000a). A cada aseveración se respondió desde estar

totalmente en desacuerdo, desacuerdo, indiferente, de acuerdo, hasta totalmente de

acuerdo (Elejabarrieta & Iñiguez, 2010); estos valores se reemplazaron por números

siendo totalmente en desacuerdo 1 y totalmente de acuerdo 5, para su procesamiento

estadístico. Se diseñaron tres bloques de afirmaciones:

• FC: fuentes de conocimiento tácito y explícito.

• NC: nivel de conocimiento expresado como la capacidad para entender los

problemas, tomar decisiones y planear la granja.

• AC: aprovechamiento del conocimiento que corresponde al hecho de utilizar el

conocimiento al momento de decidir, planear y actuar.

En la estructura de la encuesta en la primera parte va una reseña general de la finca (Figura

2-3).

Figura 2-3 Reseña de la encuesta


Para las fuentes del conocimiento se miden las de tipo explícito y tácito, teniendo cuidado

de excluir los medios como revistas, televisión, Internet, etc. Para esta investigación se

definió fuente de conocimiento (FC) a la persona, institución o entidad que posee

conocimiento de tipo tácito o explícito y que de alguna manera llega al productor ovino-

caprino (Aladro, 2011; E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005; I Nonaka, 1994b).

Para medir las fuentes de conocimiento explícito se plantean las siguientes afirmaciones a

las que el productor contestará siguiendo la escala de Likert desde estar: totalmente en

desacuerdo, en desacuerdo, indiferente y de acuerdo, hasta totalmente de acuerdo(E.

Blasch et al., 2011; I Nonaka, 1994b) .Figura 2-4.

Nombre de la Finca

Nombre del Productor

Departamento

Municipio

Especie de Animal

Area (Has)

No de animales

Fecha

Reseña Encusta Gestión de Conocimiento

47

Figura 2-4 Fuentes de conocimiento explícito a medir


Para medir las fuentes de conocimiento tácito, a partir de las propuestas clásicas del

racionalismo y el empirismo de la epistemología y del enfoque por procesos de la teoría

de sistemas, se sugieren las siguientes afirmaciones a las que el productor contestará

siguiendo la escala de Likert desde estar totalmente en desacuerdo, en desacuerdo,

indiferente y de acuerdo, hasta totalmente de acuerdo. Figura 2-5.

Figura 2-5 Fuentes de conocimiento tácito a medir


Con respecto al nivel de conocimiento, según el ciclo OODA en su componente

orientación-decisión y complementado con los elementos de aprendizaje tecnológico, se

mide el reconocimiento de los saberes, las rutinas, la cultura y tradición, la selección de

entradas, los procesos de recolección, análisis, síntesis de conocimiento, operación,

mantenimiento, reparación, programación, diseño de nuevos procesos, búsqueda de

información, la planeación y toma de decisiones, todo esto unido con el enfoque de

sistemas y una visión de contexto empresarial dentro de la cadena productiva (E. Blasch

et al., 2011; W. Hall, 2005).

Cuando tengo que tomar una decisión importante en mi granja yo consulto con:

Totalmente en

desacuerdo En desacuerdo Indiferente De acuerdo

Totalmente

de acuerdo

1 Asistente técnico

2 Investigador o científico de temas ovino-caprinos

3 Centro de investigación Ovino-caprino

4 Universidad

5 Instituto técnico como el SENA

6 Proyecto de Investigación Ovino-caprino

7 La lejislación

8 Normas (BPG)

9 Los registros y estadísticas de mi granja

10 Gremio ovino -caprino

Cuando tengo que tomar una decisión importante en mi granja yo:

Totalmente en


Totalmente

de acuerdo

11 Hago mis propias deducciones

12 Me baso en mis observaciones

13 Me imagino como debería ser

14 Consulto con algún familiar con tradición ovino-caprina

15 Consulto con algún amigo o conocido con tradición ovino-caprina

16 Consulto con otro ovino-cultor caprino-cultor

17 Consulto con algún proveedor

18 Consulto con mis clientes

19 Me baso en mi experiencia personal


Con base en lo anterior se apuntan las siguientes afirmaciones a las que el productor

contestará siguiendo la escala de Likert desde estar totalmente en desacuerdo, en

desacuerdo, indiferente y de acuerdo, hasta totalmente de acuerdo. Figura 2-6.

Figura 2-6 Afirmaciones para medir el nivel de conocimiento


Para medir el aprovechamiento del conocimiento se hacen afirmaciones sobre qué tanto

el productor hace uso del conocimiento que tiene para tomar decisiones, planificar y

resolver problemas de la granja (E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005). Figura 5-6.

Figura 2-7 Afirmaciones para medir el aprovechamiento del conocimiento


El Nivel de Conocimiento que tengo como productor es suficiente para:

Totalmente en


Totalmente

de acuerdo

20 Entender la rutina de manejo normal de la granja (preventivo)

21 Entender un problema que se presente en la granja y plantear una solución

22 Analizar e interpretar la información estadística de la granja

23 Participar y aportar en la planeación estrategica de la granja

24 Generar nuevo conocimiento que mejore el manejo de la granja

25 Saber como utilizar un sistema de información para la granja

26 Entender los elementos empresariales de la granja

27 Filtrar y no aceptar información erronea

28 Definir un cambio de estrategia para la granja

29 Explicar como montar una granja nueva a un vecino

30 Compartirlo con otros productores y que estos se vean beneficiados

31 Entender el mercado ovino-caprino

32 Entender y cuestinoar el norte gremial ovino-caprino

33 Entender y cuestionar las políticas del estado en ovinos y caprinos

34 Entender y cuestionar las líneas de investigación ovino-caprino

35 Entender y cuestinar a la academia en los temas ovino-caprinos

49

En general, el diseño de la encuesta plantea que, entre más a la derecha esté la respuesta

del productor, mayor nivel de conocimiento usa. Si se convierte la escala a numérica, entre

más baja sea la calificación del grupo, menor conocimiento empleará y viceversa.

Recolección del dato: las encuestas las hizo directamente el investigador en talleres con

los productores en cada una de las regiones. En el mismo taller participaron productores

con caracterización, productores con seguimiento con el sistema de información y análisis

de indicadores y productores con caracterización, seguimiento con el sistema de

información y taller de gestión de creación del conocimiento.

Control de sesgos: durante el taller de aplicación de la encuesta el investigador leyó y

explicó el contexto de cada pregunta o afirmación y aclaró dudas sobre la interpretación

de las mismas.

2.3.10 Fase VIII: recolección datos encuestas

Para la encuesta los productores se clasificaron en tres tipos: tipo C, con solo

caracterización, testigo, tipo S, con gestión basada en sistemas de información y análisis

de indicadores y tipo G, intervenidos con el SGC. Los datos se almacenaron en una base

de datos construida en Microsoft Access® en donde se desarrollaron las consultas que

procesan los datos de calificación de las preguntas por cada capítulo de la encuesta:

fuentes de conocimiento explícito (FCe), fuentes de conocimiento tácito (FCt), nivel de

conocimiento (NC) y aprovechamiento del conocimiento (AC). El resultado se pasó a

formato Microsoft Excel® a partir del cual se exportaron a SAS®, SPSS o Stata 11® para su

análisis estadístico.


2.4 Discusión y conclusiones

El abordaje de la gestión del conocimiento tiene una sustentación desde un enfoque

epistemológico, en éste el problema no es enseñar al productor como en un colegio, o

imponerle el conocimiento técnico como lo plantea el extensionismo clásico, sino que

plantea la necesidad de crear conocimiento como generador de ventajas competitivas, este

se genera reconociendo al saber tradicional como el activo clave que debe aprovecharse

como materia prima, desarrollarse y crecer al ingresar a la matriz de creación de

conocimiento, en donde el productor rural desde su conocimiento tácito reconoce

conscientemente al conocimiento explícito, su interpretación de la situación y las

oportunidades que este le daría, y de manera también consciente y clara decide combinarlo

e incorporarlo a su conocimiento tácito, interiorizándolo y volviéndolo parte de su

cotidianidad, no porque se le imponga algo nuevo, sino porque él, en conjunto con el

profesional, logra crear un conocimiento nuevo distinto a su saber tácito original

(Chambers, 1994; Freire, 1998; I Nonaka, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003; Shu et al.,

2011; C. Vega et al., 2014).

Al mismo tiempo el conocimiento explícito puro, con el que llega el profesional, es afectado

por el conocimiento tácito del productor rural, este conscientemente decide combinarlo e

incorporarlo a su saber explícito creando nuevo conocimiento sobre la problemática, que

se debe retroalimentar y evolucionar de modo permanente. En simultáneo el profesional y

el productor crean conocimiento hasta ese momento desconocido para los dos, nuevo

conocimiento que aporta elementos frescos que permiten llegar a una comprensión más

objetiva, integral y pragmática de la problemática, que cuenta con mayor probabilidad de

tomar decisiones exitosas que lleven a un mejor uso de los recursos, procesos, mercado,

entre otros. Generando mayor eficiencia, eficacia, productividad y competitividad

económica, social y ambiental (E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005; M. Silva, 2014; Swann,

2011).

El profesional debe entonces evolucionar su actitud en la cual él reconoce la importancia

de lo tradicional, desmitifica lo científico y de manera sincera se integra al proceso de

creación de conocimiento junto con el productor rural. El productor admite la trascendencia

de lo tradicional, reconoce sus limitantes y oportunidades en lo explícito y decide entrar a

51

crear nuevo conocimiento tácito, evolucionando el original hasta nuevas fronteras que lo

lleven a una comprensión más pragmática, menos mágica y más efectiva de su realidad.

En el SGC hay un cambio en la dinámica del conocimiento entre el profesional/investigador

y el productor. Por tradición el conocimiento va del profesional o tenedor de conocimiento,

al productor o receptor de conocimiento, se transfiere o se reemplaza el conocimiento

tradicional por otro generado en otro sitio distinto. No se crea conocimiento en la mente del

productor, se le impone. Al aplicar el SGC el grupo de gestión reconoce el valor del

conocimiento tradicional y hace que el productor exprese este conocimiento tácito, luego

lo externalice y desde este, se combine con el conocimiento explícito, que el grupo de

gestión produce a partir del análisis de las estadísticas del sistema de información. Esta

combinación crea nuevo conocimiento que posteriormente se interioriza, aplica,

retroalimenta y evoluciona. Es decir, hay conocimiento nuevo con la evolución del

conocimiento tradicional, no es reemplazar o desplazar, sino hacer evolucionar el

conocimiento tácito, creando nuevas ventajas competitivas sostenibles en el tiempo

(Chambers, 1994; Freire, 1998; Refaiy, 2011).

Un SGC tiene la capacidad de identificar y reconocer el papel y la importancia del

conocimiento tácito del productor rural y permite la construcción de conocimiento explícito

pertinente mediante sistemas de información y del equipo de profesionales. Combina el

conocimiento tácito con el explícito, llevando a crear nuevo conocimiento que se

retroalimenta, sufre selección y evolución, impulsando el progreso del conocimiento tácito

del productor rural. El conocimiento se convierte en un sistema que toma vida propia y

genera ventajas competitivas de modo sostenible (E. Blasch et al., 2011; Kragh, 2012b;

Popper, 1978).

Durante el proceso, el profesional incrementa su comprensión de la problemática al

incorporar el conocimiento tácito del productor a su saber explícito, creando un nuevo

conocimiento que él tampoco tenía, es decir, la creación de conocimiento se hace por parte

del productor rural y del profesional de manera conjunta, llegando a un nuevo conocimiento

pragmático y aplicable en el mundo real y dando sentido al papel del productor y del

profesional. Ninguno es superior al otro, ambos se necesitan como partes del proceso de

crear conocimiento y alcanzar el objetivo de generación de ventajas competitivas que

conduzcan a un desarrollo social y económico(Chambers, 1994; Freire, 1998; I Nonaka,


2000; I. Nonaka & Toyama, 2003; Shu et al., 2011; C. A. Vega, H. A. Grajales, & G.

Afanador, 2014).

En la propuesta de Freire cuando analiza el extensionismo clásico vs. el extensionismo

con profesional educador, se encuentran elementos comunes con la gestión del

conocimiento como lo son el identificar el valor del conocimiento del productor y el

reconocer que el desarrollo no se hace imponiendo o cambiando el conocimiento de este,

sino buscando un diálogo. Las diferencias están en que el abordaje que hace Freire es

desde la propuesta de un profesional educador que, con técnicas usadas en la docencia,

pueda lograr un diálogo frente a los problemas del productor (Freire, 1998), mientras en el

sistema de gestión del conocimiento el productor crea conocimiento tácito a partir del tácito

antiguo y su combinación con el conocimiento explícito que gestiona el profesional, el

nuevo conocimiento se aplica, prueba y evoluciona, permitiendo generar nuevas ventajas

competitivas sostenibles en el tiempo.

53

2.5 Referencias

Aladro, E. (2011). La Teoría de la Información ante las nuevas tecnologías de la comunicación. Cuadernos De Información y Comunicación, 16.

Anguita, J., Labrador, J., & Campos, J. (2003). La encuesta como técnica de investigación. Elaboración de cuestionarios y tratamiento estadístico de los datos (II). Atención Primaria, 31(9), 592-600.



http://pogoarchives.org/m/dni/john_boyd_compendium/essence_of_winning_losing.pdf Castellanos, J., Rodriguez, J., & Toro, W. (2010). Agenda de investigación y desarrollo tecnológico

para la cadena cárnica ovino caprina en Colombia. In. Bogotá: Ministerio de Agricultura y Desarrolo Rural de Colombia.


Descartes R. (1996). Oeuvres de Descartes (C. Adam & P. Tannery, 12 vols). Paris: Vrin. Elejabarrieta, F., & Iñiguez, L. (2010). Construcción de escalas de actitud, tipo Thurstone y lLkert.

La Sociología en sus escenarios(17). Freire, P. (1998). Extensión o comunicación?: la concientización en el medio rural: Siglo xxi. Grant, W., & Swannack, T. (2011). Ecological modeling: a common-sense approach to theory and

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Nonaka, I. (1994b). A dynamic theory of organizational knowledge creation. Organization science, 5(1), 14-37.



Ortiz, G. (2015). La Encuesta-Definición, diseño y operacionalización. Técnicas de Investigación Cuantitativas y Cualitativas.




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55

3 Análisis de algunas fuentes de conocimiento tácito y explícito, y efecto de

dos sistemas de gestión sobre estas, en productores ovino-caprinos en Colombia


Resumen

En el marco del proyecto “Sistema de gestión tecnológica para la cadena ovino-caprina

(Sigetec)” en alianza con la Universidad Nacional de Colombia, Universidad de La Salle,


cultores y Ovino-cultores de Colombia y Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural y

reflexionando sobre la manera como se lleva el conocimiento a los productores, se ha

hecho una evaluación desde el punto de vista epistemológico a 66 productores ovino-

caprinos en Colombia, se entiende que estos tienen fuentes de conocimiento de tipo tácito

y explícito, a través de los cuales alimentan el conocimiento para la toma de decisiones y

acciones. A su vez se evaluó el efecto de dos sistemas de gestión comparados con un

grupo testigo no intervenido. El primero correspondió a un sistema de gestión basado en

sistemas de información y análisis de estadísticas con intervención mediante

recomendaciones directas por parte de un profesional, el segundo atañe a un sistema de






gestión del conocimiento (SGC), en el que se trabaja sobre la creación y evolución del

conocimiento mancomunado entre el profesional y el productor.

Los datos se examinaron mediante Kruskal-Wallis, análisis de correspondencia

multivariado, Chi² y análisis de clúster. Se encontró que los productores al tomar una

decisión tienden a privilegiar las fuentes de conocimiento tácito sobre las del explícito. La

aplicación de los sistemas de información, análisis de indicadores y planeación, no generan

diferencias en las fuentes de conocimiento explícito (P > 0,05), ni en las fuentes de

conocimiento tácito (P > 0,05), igualmente los productores intervenidos con un SGC no

presentaron diferencias en las fuentes de conocimiento tácito (P > 0,05), ni en las fuentes

de conocimiento explícito (P > 0,05), independiente del sistema de gestión utilizado, los

productores mantuvieron las fuentes de conocimiento tácito como las preferidas.


conocimiento tácito, conocimiento explícito.

Analysis of some sources of tacit and explicit knowledge and the effect

of two management systems on these, in sheep and goat producers in

Colombia

Abstract

57

Under the project "System of technology management of sheep and goats (Sigetec)" in

partnership with the National University of Colombia, University of La Salle, Colombian

Corporation for Agricultural Research, National Association of Goat Farmers and

Ovinocultores of Colombia and Ministry Agriculture and Rural was developed and

implemented a knowledge management system for producers. It was made an assessment

from the epistemological point of view to 66 sheep and goat producers in Colombia, it is

understood that these have sources of knowledge tacit type and explicit, through which

feed the knowledge for decision-making and action. In turn, was evaluated the effect of two

management systems compared to a control group. The first corresponded to a system

based management information systems and statistical analysis with the intervention

through direct recommendations by a professional, the second relates to a system of

knowledge management (KMS), which is working on creation and joint development of

knowledge between professional and producer.

Data were examined by Kruskal-Wallis, correspondence multivariate analysis, cluster

analysis and Chi². It was found that the producers when making a decision tend to favor

the sources of tacit knowledge on explicit. The application of information systems, analysis

and planning indicators, not generate differences in sources of explicit knowledge (P>

0.05), or tacit knowledge sources (P> 0.05), also intervened producers with a kMS showed

no differences in sources of tacit knowledge (P> 0.05), or explicit knowledge sources (P>

0.05), independent of the management system used, the producers kept tacit knowledge

sources as preferred.

Keywords: epistemology, knowledge management, small ruminants, tacit,

explicit.


Introducción

Los sistemas de producción de ovinos y caprinos en los últimos 15 años han presentado

un descenso en el inventario y en el consumo per cápita (FAOSTAT, 2016; ICA, 2016), la

dinámica de estos manifiesta que no están respondiendo adecuadamente al incremento

de la demanda generada por el crecimiento de la población humana. Los ovino-caprinos

son sistemas de producción de bajo nivel de desarrollo tecnológico en donde la producción

obtenida se fundamenta en las ventajas comparativas, es decir, en la producción que es

capaz de desarrollar el animal con base en la naturaleza sin mucha intervención humana

(J. Castellanos et al., 2010; D. Moreno & H. Grajales, 2014). Los ovino-caprinos deben

cambiar su dinámica y generar una respuesta ante la demanda del mercado mediante la

generación de ventajas competitivas; este tipo de ventajas se dan al incorporar

conocimiento a los procesos de los sistemas de producción de los ovino-caprinos (I

Nonaka, 2000; O. Ospina et al., 2011; Senge, 2005), en el presente trabajo se analiza el

comportamiento de las fuentes de conocimiento tácito (FCt) y las fuentes de conocimiento

explícito (FCe) de productores ovino-caprinos en Colombia (E. P. Blasch, R. Breton, P.

Valin, & E. Bosse, 2011; I Nonaka, 1994b; O. Ospina et al., 2014; D. Rodríguez, 2007; I.

M. A. Rodríguez & G. P. Dante, 2008a), y evalúa el efecto de dos sistemas de gestión, el

primero corresponde a un grupo de productores que es intervenido con un esquema de

asistencia tradicional apoyado en sistemas de información y análisis de indicadores, el

segundo es intervenido con un sistema de gestión del conocimiento -SGC- basado en la

matriz de creación del conocimiento, la epistemología evolucionaria, la cibernética del

conocimiento y la teoría general de sistemas (E. P. Blasch et al., 2011; J. R. Boyd, 1996;

W. P. Hall, 2005; Johansen, 2004; Kragh, 2012b; Luisa Montuschi, 2001; L Montuschi,

2001b; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003; O. Ospina et al., 2011; O.

Ospina et al., 2014; Popper, 1978; I. M. A. Rodríguez & G. P. Dante, 2008a, 2008b; Shu et

al., 2011; M. Silva, 2014; O. Silva, 2002; Swann, 2011), y un tercer grupo de productores

que no recibe intervención y se comporta como testigo.

Se evalúa si las fuentes de conocimiento tácito y explícito varían al cambiar el sistema de

gestión. Se analiza si al cambiar el rol del profesional del modelo de asistencia técnica

clásica, donde el conocimiento va del profesional como emisor, al productor como receptor

(Aladro Vico, 2011; Chambers, 1994; Freire, 1998), presenta diferencias frente a un modelo

de creación del conocimiento por parte del productor (E. P. Blasch et al., 2011; I. Nonaka

59

& Toyama, 2003; O. Ospina et al., 2011; O. Ospina et al., 2014; D. Rodríguez, 2007), donde

el profesional apoya la creación del conocimiento, y de estos dos modelos frente al grupo

testigo no intervenido.

3.1 Hipótesis

A partir del problema planteado se debe probar las siguientes hipótesis:

H1a = no hay diferencias en las FCe en los productores tipo C, S o G. H1b = hay diferencias en las FCe en los productores tipo C, S o G. H2a = no hay diferencias en las FCt en los productores tipo C, S o G. H2b = hay diferencias en las FCt en los productores tipo C, S o G.

En donde:

Conocimiento:

FCe = fuentes de conocimiento explícito. FCt = fuentes de conocimiento tácito.

Tipo de productor:

C = productor con solo encuesta de caracterización básica. S = productor con gestión asistencia técnica tradicional apoyada en sistemas de información y talleres de análisis de indicadores. G = productor intervenido con el SGC.


En el marco del proyecto “Sistemas de gestión tecnológica para la cadena ovino-caprina

(Sigetec)”, por un espacio de tres años a 66 productores ovino-caprinos, ubicados en los

departamentos de Cundinamarca, Boyacá, Santander, Valle del Cauca, Antioquia, Tolima

y Sucre, se les intervino con tres sistemas de gestión: grupo C, productores testigo, grupo

S, productores con gestión con asistencia técnica tradicional apoyada con sistemas de


información y análisis de indicadores , y grupo G, productores intervenidos con el SGC. La

ejecución del trabajo se realizó en cinco fases.


En esta fase a los 66 productores en estudio se les hizo caracterización general con una

encuesta mediante la cual se identificó al productor, su predio y se caracterizó el desarrollo

tecnológico en un trabajo realizado en el grupo de investigación por Moreno (D. Moreno &

H. Grajales, 2014).

3.2.2 Fase II: gestión con sistema de información y análisis de

indicadores


seguimiento mensual por espacio de tres años. Se identificaron los animales, se abrieron

54 bases de datos en el software OvisWebs® las que un técnico regional alimentaba cada

30-45 días con los datos de partos, pesajes, control lechero y movimientos de inventarios.

Los datos se sincronizaron cada 30-45 días a una base de datos en Internet en

www.oviswebs.com para seguimiento, control y generación de estadísticas globales.

A los seis meses de iniciado el seguimiento con el sistema de información y durante 18

meses más, a las 54 granjas se les realizó talleres en donde los productores, en compañía

de profesionales, definieron la misión-visión de las granjas, se analizaron los indicadores

y se delimitaron objetivos, estrategias y metas de producción. Los talleres se trabajaron

semestral y sucesivamente, abarcando los subsistemas población, reproducción y

producción envolventemente; el productor atiende las recomendaciones del profesional y

diseña un plan de trabajo, al que se le hace seguimiento permanente (Chambers, 1994;

Freire, 1998; O. Ospina et al., 2011).


61

3.2.3 Fase III: intervención con sistema de gestión del

conocimiento

A los 24 meses de iniciado el seguimiento, después del tercer taller, de los 54 productores

se escogieron 26 al azar y se les intervino con el SGC, los productores en mención

recibieron nuevos talleres que los llevaron a la metodología propuesta por el SGC.

Aquí se cambia la mecánica y los roles frente a los talleres de análisis de indicadores que

se venían aplicando, en estos talleres el conocimiento es creado, no transferido y es el

producto de la interacción del conocimiento explícito del profesional, con el conocimiento

tácito del productor, debe cumplir con los elementos de la matriz de creación del

conocimiento, de la epistemología evolucionaria y de la cibernética del conocimiento,

mediante los pasos socialización, externalización, combinación, interiorización,

seguimiento y retroalimentación (E. Blasch et al., 2011; J. Boyd, 1996; W. Hall, 2005;

Kragh, 2012b; L Montuschi, 2001b; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003; O.

Ospina et al., 2011; Popper, 1978; I. Rodríguez & G. Dante, 2008; Shu et al., 2011; M.

Silva, 2014; O. Silva, 2002; Swann, 2011).

3.2.4 Fase IV: seguimiento y evaluación

A los seis meses de haber realizado los talleres del SGC, se efectuó un taller en donde se

hizo seguimiento y evaluación a los 66 productores con una encuesta, que mediante la

escala de Likert midió las FCt y FCe del productor (E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005;

Ospina Rave, Sandoval, Aristizábal Botero, & Ramírez Gómez, 2008).

La encuesta fue tipo entrevista personal, estructurada, con cuestionario escrito, que se

aplicó a las tres categorías de productores: tipo C, productores testigo con solo encuesta

de caracterización; tipo S, productores con gestión basada en aplicación del sistema de

información y talleres de análisis de indicadores, y tipo G, productores intervenidos con el

SGC. Para la encuesta se diseñaron 50 afirmaciones que se probaron en principio con

investigadores, posteriormente con profesionales, después con estudiantes universitarios


y por último con productores para verificar la claridad y pertinencia de las mismas

(Elejabarrieta & Iñiguez, 2010; B. Ospina et al., 2008).

El investigador explicó y acompañó todas las encuestas, asegurando la misma

interpretación de las afirmaciones. Para la redacción de las aseveraciones se tomó como

orientación el ciclo OODA, conceptos orientadores de la epistemología moderna y

elementos del racionalismo y del empirismo adaptados a las circunstancias de un productor

ovino caprino. A cada aserción se respondió desde estar completamente en desacuerdo,

desacuerdo, indiferente, de acuerdo, hasta totalmente de acuerdo; estos valores de la

encuesta se reemplazan por números siendo totalmente en desacuerdo 1 y totalmente de

acuerdo 5, para su procesamiento estadístico (E. Blasch et al., 2011; Descartes, 1996;

Elejabarrieta & Iñiguez, 2010; L Montuschi, 2001b; Várnagy, 2000a).

3.2.5 Fase V: procesamiento de datos

Los datos se almacenaron en una base de datos construida en Microsoft Access® en donde

se desarrollaron las consultas que procesan los datos de calificación de las preguntas por

cada capítulo de la encuesta: FCe y FCt. El resultado se pasó a formato Microsoft Excel®

a partir del cual se exportan a SAS®, SPSS o Stata 11® para su análisis estadístico. Se

hace análisis en tablas de contingencia de cada afirmación de la encuesta frente al tipo de

productor y se determina si hay asociación o no mediante análisis de clúster, Chi², Kruskal-

Wallis modificado para cálculo de diferencia entre tratamientos y análisis de

correspondencia multivariado.

3.3 Resultados

El número de productores encuestados fue de 66, distribuidos así: 15 en Antioquia, 10 en

Boyacá, 4 en Cundinamarca, 21 en Santander, 3 en Sucre, 7 en Tolima y 6 en el Valle del

Cauca, figura 3-1. Este número resulta ser distinto en cada zona debido a que algunos

departamentos tenían más productores disponibles.

63

Figura 3-1 Número de granjas sistema de gestión del conocimiento


Los departamentos con más participantes fueron Santander, Antioquia y Boyacá. El

número de encuestas hechas según el tipo de productor es de 28 productores tipo G, 26

productores tipo S y 12 productores tipo C.

3.3.1 Análisis de clúster de las preguntas de la encuesta

Los datos de las escalas de Likert de las encuestas de las 66 personas se procesaron y

llevaron a análisis de clúster por variables con la técnica de conglomerados jerárquicos, en

distancias en Chi² y en forma de dendrograma en SPSS 19, con el resultado que se

muestra en la figura 3-2.

Figura 3-2 Dendrograma por tipo de pregunta

02468

1012141618202224

Antioquia Boyaca Cundnamarca Santander Sucre Tolima Valle

No

de

Gra

nja

s

Departamento



En el dendrograma resultante se identifican dos grupos que corresponden al tipo de fuente

de conocimiento que se aplicó en la encuesta; el de la parte superior son las afirmaciones

relacionadas con el conocimiento tácito y el de la parte inferior son las afirmaciones

vinculadas con el conocimiento explícito, lo que indica que las aseveraciones de las

encuestas se discriminaron por el tipo de fuente de conocimientos. Las FCt identificadas

son: la observación directa, un amigo, la experiencia, otro productor, las deducciones

propias, la imaginación, un familiar, un proveedor y un cliente. Dentro del grupo del

conocimiento tácito los productores incluyeron tres FCe que son: el gremio, el técnico y el

proyecto de investigación; seguramente porque para ellos a través del proyecto de

investigación se volvieron cercanas a su cultura.

Dentro de las FCe se encontraron: centro de investigación, buenas prácticas ganaderas,

un investigador, una universidad, los registros, instituto técnico y la legislación.

3.3.2 Estadística descriptiva fuentes de conocimiento

Para tabular los datos se bloquearon por los tres tipos de productores según se estableció

en la metodología.

Tabla 3-1 Resultado encuesta a productores

65

Fce Fct

C 3.58 3.69

S 3.40 3.76

G 3.49 3.60

ConocimientoTipo de

Productor


En la tabla 6-1, se observan las medias de calificación de los productores dependiendo del

tipo de productor y el punto de evaluación del conocimiento.

3.3.3 Fuentes de conocimiento explícito

Para las FCe se encontró que en una escala de 1 a 5, para los productores encuestados,

con una media de 3,49, una mediana de 3,6, una moda de 3,9, espacio intercuartil de 0,70

y teniendo en cuenta que en la encuesta 3,0 es indiferente y 4,0 es estar de acuerdo, se

entiende que los productores se comportan entre indiferentes y estar de acuerdo en

acceder a FCe al momento de tomar una decisión.

Figura 3-3 Valoración fuentes de conocimiento explícito productores ovino-caprinos

Fuente: elaboración propia

2 2.5 3 3.5 4 4.5 5

Centro de investigación Ovino-caprinoUniversidad

La lejislaciónNormas (BPG)

Instituto técnicoInvestigador o científico de temas ovino-…Proyecto de Investigación Ovino-caprino

Gremio ovino -caprinoLos registros y estadísticas de mi granja

Asistente Técnico

Calificación

Pre

gun

ta


Según la figura 3-3, en una escala de 1 a 5 al momento de tomar una decisión, de las FCe

en orden de importancia el productor tiende a estar de acuerdo en utilizar: asistente técnico

(4,3), registros de la granja (4,1), gremio (3,8) y proyecto de investigación ovino-caprino

(3,7). Es indiferente con respecto a: investigador (3,4), los institutos técnicos (3,3), las

normas BPG (3,3), la legislación (3,1), las universidades (3,1) y los centros de investigación

ovino-caprino (2,8).

Los productores tienden a estar desde indiferentes hasta estar de acuerdo con usar FCe

al momento de tomar una decisión en la granja, siendo el asistente técnico el preferido, y

el menos utilizado, consultar centros de investigación ovino-caprina.

Al aplicar Kruskal-Wallis no se observaron diferencias en las medianas de calificación de

productores tipo C, S o G (P > 0,05), es decir, las FCe no varían frente al grupo testigo,

con la intervención de un sistema de información con indicadores y análisis o por la acción

de un SGC.

Al hacer análisis multivariado se tiene el plano de correspondencia que se observa en la

figura 3-4.

Figura 3-4 Análisis de correspondencia multivariado conocimiento explícito


67

En el análisis de correspondencia multivariado se agruparon las afirmaciones de la escala

de Likert según la intensidad de respuesta (1, 2, 3, 4 y 5), pero sin ninguna asociación

frente al tipo de productor intervenido. Se acercaron los productores C y S, y estos se

alejaron de los productores tipo G, es decir hay diferencias entre los tipos de productores,

aunque estas no están en las FCe.

3.3.4 Fuentes de conocimiento tácito

Para las FCt con una calificación de media 3,68, mediana 3,83, moda 3,93 y un rango

intercuartil de 0,86, teniendo en cuenta que en la encuesta 3,0 es indiferente y 4,0 es estar

de acuerdo, se diría que los productores están de acuerdo en que usan FCt al momento

de tomar una decisión, y se alejan de la posición de indiferencia frente al mismo.

Figura 3-5 Valoración de las fuentes de conocimiento tácito por parte de productores ovino-caprinos


Según la figura 3-5, en una escala de 1 a 5, al momento de tomar una decisión, de las FCt

en orden de importancia, el productor tiende a estar de acuerdo en utilizar: su experiencia

personal (4,3), sus observaciones (4,1), sus propias deducciones (3,9), un amigo con

tradición ovino-caprina (3,8), otro productor ovino-caprino (3,7) y la imaginación (3,5).

Tienden a ser indiferentes o usar menos: consultar a un familiar con tradición ovino-caprina

(3,3), con los proveedores (3,2) y los clientes (3,1). Los productores ovino-caprinos confían

2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

Consulto con mis clientes

Consulto con algún proveedor

Consulto con algún familiar con tradición ovino-caprina

Me imagino como debería ser

Consulto con otro ovino-cultor caprino-cultor

Consulto con algún amigo o conocido con tradición ovino-…

Hago mis propias deducciones

Me baso en mis observaciones

Me baso en mi experiencia personal

Calificación

Pre

gun

ta


en el conocimiento tácito al momento de tomar una decisión en la granja, siendo su

experiencia personal el preferido, y el menos utilizado consultar con los clientes.

Al aplicar Kruskal-Wallis no se observaron diferencias en las medianas de calificación de

productores tipo C, S o G (P > 0,05), es decir, las FCt no varían frente al testigo con la

intervención de un sistema de información con indicadores y planeación o por la acción de

un SGC. Los productores califican más alto las FCt que las FCe, lo que plantea el hecho

de que se sienten más cercanos a las FCt que a las FCe.

Figura 3-6 Análisis de correspondencia multivariado conocimiento explícito


En el análisis de correspondencia multivariado, figura 3-6, se agruparon las afirmaciones

de la escala de Likert de acuerdo con la intensidad de respuesta (1, 2, 3, 4 y 5), pero sin

ninguna asociación frente al tipo de productor intervenido. No se acercaron los productores

C, S o G, es decir, hay diferencias entre los tipos de productores, pero estas diferencias

no están en las FCe.

69


Las FCe son las que producen el conocimiento de tipo formal, corresponden a los centros

de investigación, los investigadores, las universidades, la normatividad, etc. Se distinguen

de los medios de comunicación en que estos últimos son los que transmiten el

conocimiento de un emisor a un receptor, no lo producen (Aladro, 2011). Con respecto a

las fuentes de este tipo de conocimiento, se encuentra que los productores se comportan

entre indiferentes y estar de acuerdo en acceder a FCe al momento de tomar una decisión.

Este resultado coincide con lo propuesto por Polanyi, en tanto que se entiende que el

conocimiento aplicado en el plano real subyace en una dimensión tácita (Polanyi & Sen,

2009). El conocimiento explícito es solo una fracción del tácito (L Montuschi, 2001a;

Polanyi & Sen, 2009), los productores tenderán a utilizar más el conocimiento tácito que el

explícito, hay distancia entre el productor y el conocimiento de origen explícito al momento

de tomar una decisión.

No se evidenciaron diferencias en las FCe entre un productor tipo C, testigo y un productor

tipo S, que ha tenido gestión con sistemas de información y análisis de estadísticas, ni de

estos con los productores tipo G, intervenidos por un SGC (P > 0,05). En general los

productores tienen acceso en un mayor o menor grado a FCe independientemente de que

lleven un sistema de información o no. El conocimiento explícito está disponible, el

productor si lo desea puede acceder a él, el punto crítico no es la disponibilidad, si no su

interiorización y aprovechamiento (Llanusa, Rojo, Caraballoso, Capote, & Pérez, 2005).

Llanusa y colaboradores al evaluar el efecto de las tecnologías de la información y la

comunicación (TIC) en la salud pública de una población humana en Cuba, encuentran

que estas generan cambios en los procesos organizacionales de gestión y financieros,

pero el desarrollo no es solo tecnología o disponibilidad de ella, sino también el

componente ideológico que subyace. Los productores en el proyecto al ser expuestos a

las TIC las usaron, pero estas no suscitaron un cambio profundo en su “ideología” o forma

de pensar y actuar (Llanusa et al., 2005). La gestión documental, de la información y del

conocimiento, son conceptos que a pesar de estar cercanos son diferentes, el hecho de

que haya documentos no implica que haya información; que haya información no implica

que haya conocimiento (Gauchi, 2012).


FCt es el conocimiento que según los epistemólogos tiene su origen en la tradición oral, la

experiencia personal, la imaginación, las propias deducciones, en los familiares, otras

personas con las que el productor interactúa de manera habitual, etc. En el presente

estudio se entiende que los productores están de acuerdo en que usan FCt al momento

de tomar una decisión (E. Blasch et al., 2011; L Montuschi, 2001a; I Nonaka, 1994b; O.

Ospina et al., 2014). El conocimiento tácito se ha venido empleando desde la antigüedad

en combinación con el trabajo y la creatividad para producir bienes o servicios y adelantos

científicos o tecnológicos (Drucker, 2004; L Montuschi, 2001a) y es de esperarse que esté

bien calificado por los productores.

No se encontraron diferencias entre los productores tipo C, S y G (P > 0,05).

Independientemente del tratamiento las FCt siguieron siendo las mismas. El conocimiento

tácito es subjetivo y basado en la experiencia, lo determina el contexto y contiene

emociones, por lo que resulta difícil expresarlo en palabras, oraciones, números o

fórmulas. También incluye creencias, imágenes, intuición, modelos mentales, habilidades

y técnicas artesanales (Polanyi & Sen, 2009), que siempre estarán presentes con

independencia del modelo de gestión que se utilice o de la carga de conocimiento explícito

que se le aplique al productor (Muñoz & Mejia, 2015; Máynez, Cabazos, & Nuño, 2013).

En otras áreas del conocimiento como en el diseño industrial, se ha demostrado que

además del conocimiento adquirido de manera formal se necesita desarrollar conocimiento

tácito basado en la experiencia y el contexto (Refaiy, 2011; Wong & Radcliffe, 2000). Por

otro lado, en el ámbito de directivos de gestión contable, se ha probado que la habilidad

para resolver problemas surge del conocimiento tácito más que del conocimiento explícito,

el conocer la norma contable no implica que la persona tenga la competencia para resolver

problemas con suficiencia (Stone, Hunton, & Wier, 2000). En 75 empresas en Egipto se

encontró que la ventaja competitiva se logra al transferir conocimiento tácito organizacional

y tecnológico, la clave de su ventaja competitiva radica en que el tácito se desarrolle

(Refaiy, 2011). En Alemania se evidenció que en las empresas, la investigación y el

desarrollo tienen un gran componente de tipo tácito. La innovación tiene un alto porcentaje

de conocimiento tácito, que se debe evitar se pierda, documentándolo como historias o

metáforas (Goffin & Koners, 2011), el conocimiento del productor es valorado y utilizado

por este, de manera consciente o inconsciente.

71

Estas observaciones propuestas por otros investigadores coinciden con la posición hallada

en los productores del presente trabajo, los cuales, al momento de tomar una decisión

frente a un problema se basan más en las FCt que en las FCe. Para que el conocimiento

explícito se pueda usar, tiene que volverse tácito (Máynez et al., 2013; I Nonaka, 1994b,

2000; I. Nonaka & Toyama, 2003)

Los talleres con los productores en donde se presentan y examinan las cifras no generaron

un cambio en las FCt ni FCe, el hecho de que se estudien las cifras en torno a un análisis

Dofa implica que el productor logra entender la importancia de usar las cifras y analizarlas,

pero no le da los elementos suficientes para poder modificar sus FCe. Las FCt siempre

han estado y estarán, las que tendrían que aumentar son las de conocimiento explícito

pero no se consigue con el solo análisis de las cifras de la granja (Greco, Cricelli, &

Grimaldi, 2013).

Según el presente estudio los productores tienden a ser indiferentes frente a FCe y a estar

más de acuerdo en usar FCt al momento de tomar una decisión. Se entiende que las

empresas en la medida que ingresan en procesos de desarrollo tecnológico, se inclinan a

codificar el conocimiento tácito reduciendo la dependencia de mano de obra artesanal,

volviéndola más formal, el desarrollo viene sobre todo de la formalización del tácito

(Balconi, Pozzali, & Viale, 2007); este es un proceso que los productores ovino-caprinos

tendrán que hacer y aprovechar el conocimiento tácito generado.

Si se quiere hacer gestión sobre los productores se debe reconocer que estos actúan de

acuerdo al conocimiento tácito y, por tanto, este debería ser objeto de trabajo por parte de

los profesionales e investigadores.


3.5 Referencias


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75

4 Sistema de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC y su efecto sobre el nivel del conocimiento en productores ovino-

caprinos en Colombia

Oscar Fernando Ospina5 / Henry Alberto Grajales6

Resumen

En el marco del proyecto “Sistema de gestión tecnológica para la cadena ovino-caprina

(Sigetec)” en alianza con la Universidad Nacional de Colombia, Universidad de La Salle,


cultores y Ovino-cultores de Colombia y Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, y con






el objetivo de estudiar cómo generar ventajas competitivas en ovino-caprino-cultores, se

intervino con tres sistemas de gestión al nivel del conocimiento de 66 productores en

Colombia. Desde el punto de vista epistemológico el nivel de conocimiento que los

granjeros tienen les permite entender, procesar, combinar, analizar, concluir y tomar

decisiones sobre su sistema productivo, todos elementos claves para la generación de

ventajas competitivas.

El primer tratamiento correspondió a un grupo de productores intervenido con un sistema

de gestión basado asistencia técnica tradicional apoyada en sistemas de información y

análisis de información con recomendaciones directas por parte de un profesional; el

segundo fue un grupo de productores intervenido mediante un sistema de gestión del

conocimiento (SGC), en el que se trabajó sobre la creación y evolución del conocimiento

mancomunado entre el profesional y el productor; el tercer grupo fue el testigo, no

intervenido. Los datos se analizaron mediante Kruskal-Wallis, análisis de clúster, análisis

de correspondencia multivariada y Chi². Se encontró que la intervención con sistema de

gestión basado en asistencia técnica tradicional apoyada con sistemas de información, no

generó diferencias en el nivel del conocimiento frente al grupo de productores no

intervenidos (P > 0,05), los productores incorporaron nuevas rutinas o actividades en su

quehacer, pero el nivel del conocimiento no incrementó. En contraste los productores

intervenidos con el SGC presentaron aumento en el nivel de conocimiento respecto a los

otros dos grupos de productores (P < 0,05). Con la gestión del conocimiento los

productores integraron nuevos saberes al conocimiento tácito, a su cotidianidad, a su

cultura; estos nuevos elementos de conocimiento abren el camino para la toma de

decisiones y la creación de ventajas competitivas al productor.

Palabras clave: epistemología, gestión del conocimiento, conocimiento tácito,

conocimiento explícito.

77

Knowledge management system -SGC SIGETEC- and its effect on the

level of knowledge in sheep and goat producers in Colombia

Abstract

Under the project of "Technology management system for sheep and goat (Sigetec)" in

partnership with the National University of Colombia, University of La Salle, Colombian

Corporation for Agricultural Research, tha National Association of goat and Sheep of

Colombia and Ministry of Agriculture and Rural Development, and with the aim of studying

how to generate competitive advantages in farmers of sheeps and goats, were

implemented with three management systems of the level of knowledge of 66 producers in

Colombia. From the epistemological point of view the level of knowledge that farmers have

enables them to understand, process, combine, analyze, conclude and make decisions

about your production system, all key to generate competitive advantages.

The first treatment corresponded to a group of producers involved with a management

system based on traditional technical assistance supported information systems and data

analysis with direct recommendations by a professional; the second was a producer group

intervened through a knowledge management system (KMS), where he worked on the

creation and evolution of joint knowledge between professional and producer; the third

group was the witness. The data were analyzed using Kruskal-Wallis, cluster analysis,

multivariate analysis and Chi² correspondence. It was found that the intervention

management system based on traditional technical assistance supported by information

systems, did not generate differences in the level of knowledge with the group of producers

unlogged (P> 0.05), producers incorporated new routines or activities in his work, but the

level of knowledge did not increase. In contrast producers had intervened with the KMS

increase in the level of knowledge about the other two producer groups (P <0.05). With

knowledge management integrated produce new knowledge to tacit knowledge to their

daily lives, their culture; these new elements of knowledge pave the way for decision-

making and creating competitive advantages producer.


Keywords: Epistemology, knowledge management, small ruminants, tacit, explicit.

Introducción

Los ovino-caprinos en Colombia en su mayoría corresponden a sistemas de producción

marginales, con bajo nivel de desarrollo tecnológico; la producción obtenida se fundamenta

en las ventajas comparativas, los animales generan carne, leche y lana con base en la

naturaleza, sin mucha intervención humana (J. Castellanos et al., 2010; D. Moreno & H.

Grajales, 2014). Esta situación ha llevado a que en los últimos 15 años se haya presentado

un descenso en el inventario y en el consumo per cápita (FAOSTAT, 2016; ICA, 2016).

Las cifras indican que la dinámica ovino-caprina no está respondiendo al incremento de la

demanda de proteína que se ha dado como consecuencia, entre otras cosas, del

incremento de la población humana. Los ovino-caprino-cultores deben dar una respuesta

adecuada al mercado mediante la generación de ventajas competitivas, que se obtienen

al incorporar conocimiento a los procesos de los sistemas de producción; el sector debe

desarrollar mecanismos que gestionen y estimulen el nivel del conocimiento de los

productores (I Nonaka, 2000; O. Ospina et al., 2011; Senge, 2005).

El presente trabajo tiene como objetivo analizar el nivel del conocimiento de productores

ovino-caprinos y evaluar el efecto de dos sistemas de gestión sobre éste, en un ejercicio

79

con tres grupos de productores (I Nonaka, 1994b; O. Ospina et al., 2014; D. Rodríguez,

2007; I. Rodríguez & G. Dante, 2008), el primero corresponde a productores intervenidos

con un esquema de asistencia técnica tradicional, apoyado con sistemas de información y

análisis de indicadores, en éste el profesional identifica los problemas y da

recomendaciones al productor (Chambers, 1994; Freire, 1998), el segundo es intervenido

con un sistema de gestión del conocimiento -SGC SIGETEC- basado en la matriz de

creación del conocimiento, la epistemología evolucionaria, la cibernética del conocimiento

y la teoría general de sistemas, en este el productor crea conocimiento con el apoyo del

profesional (E. Blasch et al., 2011; J. Boyd, 1996; Johansen, 2004; Kragh, 2012b; L

Montuschi, 2001b; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003; O. Ospina et al.,

2011; O. Ospina et al., 2014; Popper, 1978; I. Rodríguez & G. Dante, 2008; Shu et al.,

2011; M. Silva, 2014; O. Silva, 2002; Swann, 2011), y un tercer grupo de productores que

no recibe intervención y se comporta como testigo .

4.1 Hipótesis

Con el trabajo se busca probar las siguientes hipótesis:

H1a = no hay diferencias en el NC en los productores tipo C, S o G. H1b = hay diferencias en el NC en los productores tipo C, S o G.

En donde:

Conocimiento:

NC = nivel de conocimiento del productor para entender su problemática.

Tipo de productor:

C = productor testigo, con solo encuesta de caracterización básica. S = productor con asistencia técnica tradicional apoyada con sistemas de información y talleres de análisis de indicadores. G = productor intervenido con el SGC.



Dentro del marco del proyecto “Sistemas de gestión tecnológica para la cadena ovino-

caprina (Sigetec)” en alianza con la Universidad Nacional de Colombia, Universidad de La

Salle, Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria, Asociación Nacional de

Caprino-cultores y Ovino-cultores de Colombia y Ministerio de Agricultura y Desarrollo

Rural, por un espacio de tres años a 66 productores ovino-caprinos, ubicados en los

departamentos de Cundinamarca, Boyacá, Santander, Valle del Cauca, Antioquia, Tolima

y Sucre, se les intervino con tres sistemas de gestión: grupo C, productores testigo sin

intervención, grupo S, productores con gestión mediante asistencia técnica tradicional

apoyada en sistemas de información y análisis de indicadores y grupo G, productores

intervenidos con el SGC. La ejecución del trabajo se realizó en cinco fases.


En esta fase a los 66 productores en estudio se les hizo caracterización general con una

encuesta mediante la cual se identificó al productor y su predio y se caracterizó el

desarrollo tecnológico en un trabajo realizado en el grupo de investigación por Moreno (D.

Moreno & H. Grajales, 2014).


indicadores


seguimiento mensual por espacio de tres años. Se identificaron los animales, se abrieron

54 bases de datos en el software OvisWebs® las cuales mediante un técnico regional se


movimientos de inventarios. Los datos se sincronizaron cada 30-45 días a una base de



A los seis meses de iniciado el seguimiento con el sistema de información y durante 18

meses más, a las 54 granjas se les aplicó talleres semestrales en donde los productores,


81

en compañía de profesionales, definieron la misión-visión de las granjas, se analizaron los

indicadores y se delimitaron objetivos, estrategias y metas de producción. Los talleres se

trabajaron sucesivamente, abarcando los subsistemas población, reproducción y

producción envolventemente; el productor atiende las recomendaciones del profesional y

diseña un plan de trabajo, al que se le hace seguimiento permanente y se caracterizó el

desarrollo tecnológico en un trabajo realizado en el grupo de investigación por Moreno (D.

Moreno & H. Grajales, 2014).

4.2.3 Fase III: intervención con sistema de gestión del

conocimiento SGC-SIGETEC


se escogieron 26 al azar y se les intervino con el SGC, los productores en mención

recibieron nuevos talleres de la metodología propuesta por el SGC.

Aquí se cambia la mecánica y los roles frente a los talleres de análisis de indicadores que

se venían aplicando, en los nuevos talleres el conocimiento es creado, no transferido y es

el producto de la interacción del conocimiento explícito del profesional, con el conocimiento

tácito del productor, debe cumplir con los elementos de la matriz de creación del

conocimiento, de la epistemología evolucionaria y de la cibernética del conocimiento,

mediante los pasos socialización, externalización, combinación, interiorización,

seguimiento y retroalimentación (E. Blasch et al., 2011; J. Boyd, 1996; W. Hall, 2005;

Kragh, 2012b; L Montuschi, 2001b; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003; O.

Ospina et al., 2011; Popper, 1978; I. Rodríguez & G. Dante, 2008; Shu et al., 2011; M.

Silva, 2014; O. Silva, 2002; Swann, 2011).


A los seis meses de haber realizado los talleres del SGC, se efectuó un taller para

seguimiento y evaluación simultánea a los 66 productores con una encuesta, que mediante

la escala de Likert midió el nivel del conocimiento del productor (E. Blasch et al., 2011; W.

Hall, 2005; B. Ospina et al., 2008).


La encuesta fue tipo entrevista personal, estructurada, con cuestionario escrito, que se

aplicó a las tres categorías de productores. Para la encuesta se diseñaron 50 afirmaciones

que se probaron en principio con investigadores, posteriormente con profesionales,

después con estudiantes universitarios y por último con productores para verificar la

claridad y pertinencia de las mismas. El investigador explicó y acompañó todas las

encuestas, asegurando la interpretación de las afirmaciones (Elejabarrieta & Iñiguez, 2010;

Ospina Rave et al., 2008).

Para la redacción de las aseveraciones se tomó como orientación el ciclo OODA,

conceptos orientadores de la epistemología moderna y elementos del racionalismo y del

empirismo adaptados a las circunstancias de un productor ovino-caprino. A cada aserción

se respondió desde estar completamente en desacuerdo, desacuerdo, indiferente, de

acuerdo, hasta totalmente de acuerdo; estos valores de la encuesta se reemplazan por

números, siendo totalmente en desacuerdo 1 y totalmente de acuerdo 5, para su

procesamiento estadístico (E. Blasch et al., 2011; Descartes, 1996; Elejabarrieta & Iñiguez,

2010; L Montuschi, 2001b; Várnagy, 2000a).


Los datos se almacenaron en una base de datos construida en Microsoft Access® en donde

se desarrollaron las consultas que procesan los datos de calificación de las preguntas. El

resultado se pasó a formato Microsoft Excel® a partir del cual se exportaron a SAS®, SPSS

o Stata 11® para su análisis estadístico.

Se hace análisis en tablas de contingencia de cada afirmación de la encuesta frente al tipo

de productor y se determina si hay asociación o no mediante análisis de clúster, Chi²,

Kruskal-Wallis modificado para cálculo de diferencia entre tratamientos y análisis de


83

4.3 Resultados

El número de productores encuestados fue de 66, distribuidos así: 15 en Antioquia, 10 en


Cauca, figura 4-1. Este número resulta ser distinto en cada zona debido a que algunos


Figura 4-1 Número de granjas por departamento





4.3.1 Análisis de clúster variables de la encuesta



distancias en Chi², con el método de Ward, en forma de dendrograma en SPSS 19, con el

resultado que muestra la figura 4-2.

02468

1012141618202224


No

de

Gra

nja

s

Departemento


Figura 4-2 Dendrograma preguntas de la encuesta por tipo de conocimiento


Al procesar las afirmaciones de la encuesta por análisis de clúster se encuentra que estas

se agrupan según el tipo de conocimiento que evalúan. De acuerdo con el resultado de la

figura 7-2, hay dos conglomerados identificados, uno asociado a afirmaciones del nivel de

conocimiento y el otro asociado a aseveraciones relacionadas con el uso del conocimiento,

ratificando que dentro de las afirmaciones hay asociación de criterio. En el conglomerado

de nivel de conocimiento resultaron incluidas tres aserciones vinculadas con el empleo del

conocimiento: apoyo a la academia, apoyo a la investigación y apoyo al gremio, estos tres

elementos desde el enfoque del productor resultan ser más teóricos que aplicables y por

esto, se cree se pudieron haber anidado dentro de las afirmaciones del nivel de

conocimiento con las que hay mayor afinidad. Así mismo, de las preguntas de nivel dos

pasaron a uso del conocimiento, sistemas de información y empresarización que, por su

naturaleza, desde el punto de vista de un productor, terminan siendo más del terreno del

uso o aplicación del conocimiento.

4.3.2 Estadística descriptiva nivel de conocimiento

Al tabular los datos por los tres tipos de productores se obtiene la tabla 4-1.

Tabla 4-1 Resultado encuesta a productores

85

C 3.11

S 3.09

G 3.78

3.33

Tipo de

Productor

Nivel de

conocimiento


En la tabla 7-1 se observa que hay diferencias en las medias de calificación de los

productores dependiendo del tipo de productor. Con respecto al nivel de conocimiento al

aplicar la encuesta se reporta que la media está en 3,33, los productores tipo C se califican

en 3,11, los tipo S en 3,09 y los tipo G en 3,78, teniendo en cuenta que 2 es estar en

desacuerdo, 3,0 es indiferente, 4,0 es estar de acuerdo y 5 es estar totalmente de acuerdo,

se diría que en general los productores tipo C y S, tienden a no estar seguros de que el

nivel de conocimiento que tienen sea suficiente, mientras que los productores tipo G

tienden a estar de acuerdo en que tienen el suficiente nivel de conocimiento. El grupo de

productores intervenidos con el SGC se siente con mayor nivel de conocimientos frente al

sistema de producción que los otros dos.

4.3.3 Análisis mediante Kruskal-Wallis nivel de conocimiento

Al aplicar la prueba de Kruskal-Wallis clasificando las afirmaciones del nivel de

conocimiento por tipo de productor, se obtuvo: entre tipo C y S (P > 0,05), entre tipo C y G

(P < 0,05) y entre S y G (P < 0,05); es decir, los productores tipo C y S son iguales y estos

dos son distintos al tipo G.

4.3.4 Análisis mediante Chi² al nivel de conocimiento

De la encuesta se tomaron cada una de las afirmaciones relacionadas con el nivel de

conocimiento y se bloquearon en tablas de contingencia contra el tipo de intervención C,

S y G, se aplicó Chi² para buscar asociación y se encontró el resultado expresado en la

figura 4-3.

Figura 4-3 Mediana de resultados en Chi² de las afirmaciones de nivel de conocimiento por tipo de intervención



Con respecto a las 16 afirmaciones de la encuesta conectadas con el nivel de conocimiento

se evidencia que la mediana de las pruebas de Chi² dio (P < 0,05), lo que indica que hay

diferencias en el nivel de conocimiento por tipo de intervención que tuvieron los

productores.

4.3.5 Análisis multivariado al nivel de conocimiento

Se corrió análisis de correspondencia multivariado a 12 de las 16 afirmaciones de la

encuesta que habían dado diferencias en Chi², con el resultado presentado en la figura 4-

4.

Figura 4-4 Análisis de correspondencia multivariado, afirmaciones nivel de conocimiento

87


Se observa que el comportamiento de los productores tipo S y C es igual y que se aleja

del comportamiento de los productores tipo G en la manera como estos respondieron a las

afirmaciones sobre el nivel de conocimiento. Los productores tipo S y C respondieron las

preguntas en la escala de Likert en nivel 2 y 3, lo que significa que están desde, en

desacuerdo, hasta indiferentes en relación con las afirmaciones sobre el nivel de

conocimiento, mientras que los productores tipo G respondieron desde 4 hasta 5 en la

escala de Likert, lo que significa que están desde, de acuerdo, hasta totalmente de

acuerdo, frente a las afirmaciones sobre el nivel de conocimiento.

Se reporta que el grupo testigo sin ninguna intervención tiene las mismas respuestas que

el grupo de productores tipo S que tuvo gestión con asistencia técnica tradicional apoyada

con sistemas de información y análisis de indicadores, lo que lleva a concluir que este tipo

de intervención no modifica el nivel de conocimiento del productor. El grupo G intervenido

con el SGC tiene respuestas que se alejan de las del grupo C y del grupo S, se puede decir

que los productores tipo G tienen un mayor nivel de conocimiento, la intervención con el

SGC incrementó el nivel de conocimiento de los productores vinculados a este grupo,

frente a los productores de los otros dos grupos.


Las diferencias en el nivel de conocimiento por tipo de productor indican que los

productores tipo G evolucionaron cambiando la respuesta de estar en desacuerdo o

indiferentes, a estar de acuerdo en que están en capacidad de: compartir el conocimiento

con otros productores y que estos se vean beneficiados (4,5), generar nuevo conocimiento

que mejore el sistema de producción (4,3), entender la rutina de manejo normal de la granja

(4,2), participar y aportar en la planeación estratégica de la granja (4,2), entender un

problema en la granja y plantear una solución (4,1), explicar cómo montar una granja nueva

(4,1), definir un cambio de estrategia de la granja (4,1), comprender los elementos

empresariales de la granja (4,1), saber cómo utilizar un sistema de información (4,1),

analizar e interpretar la información (4,0), entender el mercado ovinocaprino (3.8) y

comprender el norte gremial (3,8). Mostraron avance pero son indiferentes con respecto a:

entender y cuestionar las políticas del Estado (3,6), entender y cuestionar las líneas de

investigación (3,6) y entender y cuestionar la academia (3,6).

4.4 Análisis y discusión

Se define como nivel de conocimiento a la percepción del productor sobre “qué tanto”

conocimiento tiene para identificar, entender, analizar, plantear y planear soluciones a

problemas en la granja. Es el “saber qué”, conocimiento tipo know what, no implica que

necesariamente se actúe sino que se tiene o no el suficiente conocimiento para entender

(L Montuschi, 2001a).

Al aplicar la encuesta se tiene que los productores tipo C y S tienden a no estar de acuerdo

en que el nivel de conocimiento que tienen es suficiente; los productores perciben que les

falta nivel de conocimiento.

Al hacer el análisis del nivel de conocimiento por los tratamientos, se encuentra que no hay

diferencias en el nivel de conocimiento entre los productores tipo C y S (P > 0,05),

corroborando por el análisis de correspondencia, el hecho de que aplicar asistencia técnica

tradicional apoyada con un sistema de información y talleres de análisis de indicadores, no

genera cambios significativos en el nivel de conocimiento de los productores, esto coincide

con lo planteado por otros autores (Gauchi, 2012), básicamente porque en este tipo de

talleres el conocimiento va del profesional/investigador como tenedor, al productor como

receptor, este último logra entender la lógica planteada en los análisis, pero no consigue

89

su interiorización, no tiene cómo conectar los elementos propios con los nuevos. Esta

desconexión no le permite incorporar los nuevos conceptos a su sistema de conocimiento

tácito, quedando como elementos del conocimiento explícito que se comprenden pero que

no se interiorizan, no se apersonan, no forman parte de su percepción, los ven lejanos y,

por tanto, al ser medido el nivel de conocimiento, el productor considera que no ha

aumentado; aunque haya tomado decisiones en los talleres de análisis Dofa y estas

resulten satisfactorias.

Lo que percibe el productor es que tiene mucho conocimiento que ignora, y el nuevo

conocimiento no se asimila ni utiliza en procesos de análisis y planeación. Este

conocimiento generado en el análisis Dofa y la interpretación de las estadísticas, le facilita

tomar acciones porque desde fuera se las plantearon, pero no porque él las haya inferido,

asimilado, interiorizado, por tanto reutilizarlas es poco probable, necesita que alguien

desde afuera se las suministre, no es su conocimiento tácito el que desarrolla el plan de

trabajo de la granja (Greco et al., 2013).

Al hacer la comparación entre el grupo C y el G se evidencian diferencias significativas (P

< 0,05), lo mismo entre el grupo S y el G (P < 0,05), corroboradas por el análisis de

correspondencia, lo que indica que hay diferencias en el nivel del conocimiento al aplicar

el SGC.

Esta diferencia en el nivel de conocimiento deja claro que la gestión del conocimiento

modifica el nivel del conocimiento que el productor aprecia que tiene. Al hacer la

intervención, el productor incorpora a su conocimiento tácito nuevos elementos que vienen

desde el conocimiento explícito, que le ayudan a incrementar el conocimiento para

identificar, entender, analizar, plantear y planear soluciones a problemas en la granja,

generando una ventaja competitiva que antes no poseía (E. Blasch et al., 2011; W. Hall,

2005; Koskinen, 2013; Koskinen, Pihlanto, & Vanharanta, 2003; Koskinen & Vanharanta,

2002; L Montuschi, 2001a, 2001b; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003;

Stone et al., 2000).

Los resultados obtenidos van de la mano con el planteamiento que distingue la primera de

la segunda generación de gestión del conocimiento, en la primera generación se sugería

que lo más importante era identificar el conocimiento como activo productivo y dejarlo

disponible para que la organización lo utilice en el ámbito individual y organizacional,


usándolo en análisis Dofa, para desarrollar una planeación estratégica de la organización.

Este planteamiento coincide con el de los productores tipo S en los que se hizo análisis

Dofa y planeación de la granja a partir de la información del sistema de información, por

parte de los profesionales, identificando los problemas y proponiendo recomendaciones al

productor, en este plano se emplea el conocimiento, pero no se crea, ni se interioriza

(Freire, 1998; D. Rodríguez, 2007; I. Rodríguez & G. Dante, 2008; Tiwana, 2002).

En la segunda generación de gestión del conocimiento se entiende que la ventaja

competitiva surge al crear nuevo conocimiento a partir de la combinación del conocimiento

explícito con el tácito y su posterior interiorización en una planeación estratégica, en esta

segunda etapa se produce un cambio en el nivel de conocimiento de la organización al

crearse en el proceso de gestión (Muñoz & Mejia, 2015; Máynez et al., 2013; I. Nonaka &

Toyama, 2003; I. M. A. Rodríguez & G. P. Dante, 2008b; Swann, 2011).

El hecho de que personal profesional imponga conocimiento explícito a los productores no

garantiza que este se incorpore (Freire, 1998). En un estudio en pequeñas empresas en

Finlandia para la innovación o creación de nuevos conocimientos, se encontró que es

menester la interacción del conocimiento tácito –de manera espontánea, informal, en cara

a cara, no forzada– con el conocimiento explícito (Koskinen et al., 2003). Esto coincide con

el presente artículo cuando se evidencia que el nivel de conocimiento de los productores

no incrementó cuando este se propone desde lo que piensa un técnico que visita los

productores; el nivel de conocimiento aumentó cuando se logró combinar el conocimiento

tácito con el explícito, en un ambiente de un taller en la granja, más informal, con un

acercamiento cara a cara con el productor.

En Italia se propone, para una planeación estratégica efectiva, incluir en sus elementos al

conocimiento tácito, de lo contrario se corre el riesgo de no obtener coherencia entre el

estado del conocimiento y la meta a donde se quiere llegar (Greco et al., 2013).

Al aplicar el SGC-SIGETEC hay un cambio en la dinámica del conocimiento entre el

profesional y el productor. Por tradición el conocimiento va del profesional o tenedor de

conocimiento, al productor o receptor de conocimiento, se transfiere o se reemplaza el

conocimiento tradicional, por otro generado en un sitio distinto (Freire, 1998; L. Silva,

Kovaleski, Gaia, Garcia, & Andrade, 2013; Vila, Guagliano, Galante, Morales, & Adrián,

2013). No se crea conocimiento en la mente del productor, se le impone. Con el SGC el

grupo de gestión reconoce el valor del conocimiento tradicional y hace que el productor

91

exprese este conocimiento tácito, luego lo externalice y a partir de este, se combine con el

conocimiento explícito que el grupo de gestión produce desde el análisis de las estadísticas

del sistema de información, esta combinación crea nuevo conocimiento que

posteriormente se interioriza, aplica, retroalimenta y evoluciona. Es decir, hay construcción

de conocimiento nuevo a partir de la evolución del conocimiento tradicional, no es

reemplazar o desplazar, sino hacer evolucionar el conocimiento tácito, creando nuevas

ventajas competitivas sostenibles en el tiempo (E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005;

Koskinen, 2013; Muñoz & Mejia, 2015; Máynez et al., 2013; I. Nonaka & Toyama, 2003;

Refaiy, 2011; D. Rodríguez, 2007; Salazar, 2003).

El SGC fue capaz de incrementar el nivel del conocimiento de los productores intervenidos

con él.

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5 Efecto del sistema de gestión del conocimiento SGC-SIGETEC sobre el uso

del conocimiento por parte de productores ovino-caprinos en Colombia.

Óscar Fernando Ospina7/ Henry Alberto Grajales8

Resumen

En el marco del proyecto “Sistema de gestión tecnológica para la cadena

ovinocaprina (Sigetec)”, en alianza con la Universidad Nacional de Colombia,

Universidad de La Salle, Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria,

Asociación Nacional de Caprino-cultores y Ovino-cultores de Colombia y Ministerio

de Agricultura y Desarrollo Rural, y con el objetivo de estudiar cómo generar

ventajas competitivas en ovino-caprino-cultores, se intervino con tres sistemas de





95

gestión al uso o aprovechamiento del conocimiento a 66 productores en Colombia.

Desde el punto de vista epistemológico el aprovechamiento del conocimiento es el

saber que los granjeros emplean para entrar en acción en sus sistemas productivos

materializando ventajas competitivas, no es solamente tener el conocimiento sobre

algo, es utilizarlo al actuar.

Al primer grupo de productores intervenido se le aplicó un sistema de gestión

basado en sistemas de información y análisis de estadísticas con recomendaciones

directas de profesionales; al segundo grupo un sistema de gestión del conocimiento

(SGC) en el que se trabajó sobre la creación y evolución del conocimiento

mancomunado entre el profesional y el productor; y el tercer grupo fue el testigo,

no intervenido. Los datos se analizaron mediante Kruskal-Wallis, análisis de clúster,

análisis de correspondencia multivariada y Chi². Se encontró que la intervención

con un sistema de gestión basado en asistencia técnica tradicional apoyada con

sistemas de información, análisis de indicadores, no generó diferencias en el uso

del conocimiento frente al grupo de productores no intervenidos (P > 0,05), los

productores incorporaron nuevas rutinas o actividades en su quehacer, pero de

manera postiza, el aprovechamiento del conocimiento realmente no incrementó. En

contraste, los productores intervenidos con el SGC-SIGETEC presentaron

aumento en el aprovechamiento del conocimiento frente a los otros dos grupos de

productores (P < 0,05). Con la gestión del conocimiento los productores integraron

nuevos saberes al conocimiento tácito, a su cotidianidad, a su cultura, que fueron

posteriormente utilizados al actuar; estos nuevos elementos crean ventajas

competitivas al productor.


conocimiento tácito, conocimiento explícito.


Using the knowledge from sheep and goat producers in Colombia and effect

of knowledge management system -SGC SIGETEC- on it

Abstract

Within the framework of Technology Management System Project for sheep and goat -

Sigetec-, alliance National University of Colombia, University of La Salle, Colombian

Corporation for Agricultural Research, tha National Association of goat and Sheep of

Colombia and Ministry of Agriculture and Rural Development and with the aim of studying

how to generate competitive advantages in sheep-goat-farmers, it has made an

intervention with three management systems to use or use of knowledge to 66 producers

in Colombia. From the epistemological point of view the use or exploitation of knowledge

corresponds to knowledge that farmers use to take action in their production systems

materializing competitive advantages, not only have knowledge about something, it is to

use it to act. the effect of three management systems on the use of knowledge was

evaluated. The first treatment corresponded to a group of producers that operated a system

based in management information systems and statistical analysis with recommendations

through direct intervention by a professional; the second is a group of producers operated

through a system of knowledge management-SGC-, which is working on the creation and

evolution of joint knowledge between professional and producer; The third group is the

witness, not intervened. The data were analyzed using Kruskal Wallis, cluster analysis,

multivariate analysis of correspondence and Chi². It was found that the intervention by a

system based management information systems, analysis of indicators and planning, did

not generate differences in the use of knowledge with the group of producers (P> 0.05),

producers incorporated new routines or activities in his work, but it was false, the use or

exploitation of knowledge did not really increased. In contrast with the producers operated

with Knowledge Management System -SGC SIGETEC- presented increase the use of

knowledge against the other two producer groups (P <0.05). Knowledge management with

producers added new knowledge to tacit, to their daily lives, their culture that were later

used to act; these new elements create competitive advantages producer.

Keywords: Epistemology, knowledge management, small ruminants, tacit,

explicit.

97

Introducción

En Colombia los sistemas de producción ovino-caprinos en su mayoría corresponden a

producciones marginales, con bajo nivel de desarrollo tecnológico; los productos que se

obtienen se generan sobre todo a partir de ventajas comparativas, los animales producen

carne, leche y lana con los elementos que la naturaleza provee, con poca intervención

humana (J. Castellanos et al., 2010; D. Moreno & H. Grajales, 2014). La dinámica de la

situación ha llevado a que en los últimos 15 años se observe un descenso en el inventario

y en el consumo per cápita de ovino caprino en Colombia (FAOSTAT, 2016; ICA, 2016).

El comportamiento de la ovino-caprino-cultura no está respondiendo al incremento de la

demanda de proteína que se ha dado como consecuencia, entre otras cosas, del

incremento de la población humana. El sector ovino-caprino debe responder ante esta

oportunidad-necesidad en el mercado, mediante la construcción de ventajas competitivas,

que se obtienen al incorporar conocimiento a los procesos de los sistemas de producción

(E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005); los ovino-caprino-cultores deben desarrollar

metodologías que gestionen y promuevan el uso del conocimiento en el actuar de los

productores (I Nonaka, 2000; O. Ospina et al., 2011; Senge, 2005).

El presente trabajo tiene como objetivo analizar el uso o aprovechamiento del conocimiento

de productores ovino-caprinos en su actuar y evaluar el efecto de dos sistemas de gestión

sobre éste, en un ejercicio con tres grupos de productores (E. Blasch et al., 2011; I Nonaka,

1994b; O. Ospina et al., 2014; D. Rodríguez, 2007; I. Rodríguez & G. Dante, 2008), el

primero corresponde a productores intervenidos con un esquema de asistencia técnica

tradicional, apoyado con sistemas de información y análisis de indicadores, en éste el

profesional identifica los problemas y da recomendaciones al productor (Chambers, 1994;

Freire, 1998), el segundo es intervenido con un sistema de gestión del conocimiento -SGC-


basado en la matriz de creación del conocimiento, la epistemología evolucionaria, la

cibernética del conocimiento y la teoría general de sistemas, en este el productor crea

conocimiento con el apoyo del profesional (E. Blasch et al., 2011; J. Boyd, 1996; W. Hall,

2005; Johansen, 2004; Kragh, 2012b; L Montuschi, 2001b; I Nonaka, 1994b, 2000; I.

Nonaka & Toyama, 2003; O. Ospina et al., 2011; O. Ospina et al., 2014; Popper, 1978; I.

Rodríguez & G. Dante, 2008; Shu et al., 2011; M. Silva, 2014; O. Silva, 2002; Swann,

2011), y un tercer grupo de productores que no recibe intervención y se comporta como

testigo .

5.1 Hipótesis

El trabajo busca probar las siguientes hipótesis:

Ha = no hay diferencias en el AC en los productores tipo C, S o G. Hb = hay diferencias en el AC en los productores tipo C, S o G. En donde:

Conocimiento:

AC = aprovechamiento del conocimiento en acciones concretas por parte del

productor.

Tipo de productor:

C = productor testigo, con solo encuesta de caracterización básica. S = productor con gestión mediante asistencia técnica tradicional apoyada con sistemas de información y análisis de indicadores. G = productor intervenido con el SGC.


Por un espacio de cuatro años el SGC se diseñó, aplicó y evaluó en el marco del proyecto

Sigetec, en alianza con la Universidad Nacional de Colombia, Universidad de La Salle,

Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria, Asociación Nacional de

Caprinocultores y Ovinocultores de Colombia y Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural,

con una base de 66 productores ovinocaprinos ubicados en los departamentos de

99

Cundinamarca, Boyacá, Santander, Valle del Cauca, Antioquia, Tolima y Sucre, que se

distribuyeron en tres grupos: grupo C, productores con solo encuesta de caracterización,

grupo S, productores con asistencia técnica tradicional e implementación de sistema de

información y análisis de indicadores, y grupo G, productores con gestión del

conocimiento. La ejecución del trabajo se realizó en cinco fases.


En esta fase a los 66 productores se les hizo caracterización general con una encuesta

mediante la cual se identificó al productor y su predio, y se caracterizó el desarrollo

tecnológico en un trabajo elaborado dentro del grupo de investigación (D. Moreno & H.

Grajales, 2014).


indicadores


seguimiento mensual por espacio de tres años. Se identificaron los animales y se abrieron

54 bases de datos en el software OvisWebs®, las cuales a través de un técnico regional se


movimientos de inventarios. Los datos se sincronizaron cada 30-45 días con una base de



Después de seis meses de iniciado el seguimiento con el sistema de información y durante

18 meses más, a las 54 granjas se les efectuó talleres semestrales en donde los

productores, en compañía de profesionales, definieron la misión-visión de las granjas, se

analizaron los indicadores y se delimitaron objetivos, estrategias y metas de producción.

Los talleres se trabajaron sucesivamente, abarcando los subsistemas población,

reproducción y producción envolventemente; el productor atendió las recomendaciones del

profesional y elaboró un plan de trabajo, al que se le hizo seguimiento permanente.


10

0


5.2.3 Fase III: Intervención con sistema de gestión del

conocimiento SGC-SIGETEC


se escogieron 26 al azar y se les intervino con el SGC-SIGETEC, los productores en

mención recibieron nuevos talleres de la metodología propuesta por el SGC.

En éste punto se cambian la mecánica y los roles de los talleres que se venían

desarrollando, en los nuevos talleres se crea conocimiento, no se transfiere, la creación

de conocimiento es el producto de la interacción del conocimiento explícito del profesional,

con el conocimiento tácito del productor, debe cumplir con los elementos de la matriz de

creación del conocimiento, de la epistemología evolucionaria y de la cibernética del

conocimiento, por medio de los pasos socialización, externalización, combinación,

interiorización, seguimiento y retroalimentación (E. Blasch et al., 2011; J. Boyd, 1996; W.

P. Hall, 2005; Kragh, 2012b; L Montuschi, 2001b; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka &

Toyama, 2003; O. Ospina et al., 2011; Popper, 1978; I. Rodríguez & G. Dante, 2008; Shu

et al., 2011; M. Silva, 2014; O. Silva, 2002; Swann, 2011).


A los seis meses de celebrados los talleres del SGC, se ejecutó un taller en donde se hizo

seguimiento y evaluación a los 66 productores con una encuesta, que mediante la escala

de Likert midió el uso o aprovechamiento del conocimiento de los productores en su

quehacer (E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005; B. Ospina et al., 2008).

.

La encuesta fue de tipo entrevista personal, estructurada, con cuestionario escrito y se

aplicó a los tres tipos de productores. Para la encuesta se diseñaron cincuenta

afirmaciones que se probaron en principio con investigadores, posteriormente con

profesionales, después con estudiantes universitarios y por último con productores para

101

verificar la claridad y pertinencia de las mismas (Elejabarrieta & Iñiguez, 2010; B. Ospina

et al., 2008).

El investigador explicó y acompañó todas las encuestas, asegurando la interpretación de

las afirmaciones.

La elaboración de las afirmaciones de la encuesta tomó como guía el ciclo OODA,

conceptos de la epistemología moderna, elementos del racionalismo y del empirismo

adaptados a las circunstancias de un productor ovino-caprino. A cada afirmación se

respondió desde estar completamente en desacuerdo, desacuerdo, indiferente, de

acuerdo, hasta totalmente de acuerdo; estos valores se reemplazaron por números, siendo

totalmente en desacuerdo 1 y totalmente de acuerdo 5, para su procesamiento estadístico

(E. Blasch et al., 2011; Descartes, 1996; Elejabarrieta & Iñiguez, 2010; L Montuschi, 2001b;

Várnagy, 2000a).


Las encuestas se registraron en una base de datos construida en Microsoft Access®, en

donde se generaron las consultas que procesan los datos de calificación de las preguntas.

El resultado se pasó a formato Microsoft Excel® a partir del cual se exportaron a SAS®,

SPSS o Stata 11® para su análisis estadístico.

Se hizo análisis en tablas de contingencia de cada afirmación de la encuesta frente al tipo

de productor y se determinó si hay asociación o no mediante análisis de clúster, Chi²,

Kruskal-Wallis modificado para cálculo de diferencia entre tratamientos y análisis de


5.3 Resultados

El número de productores participantes fue 66, distribuidos así: 15 en Antioquia, 10 en


Cauca (figura 5-1). Este número resulta ser distinto en cada zona debido a que algunos


10

2


Figura 5-1 Número de granjas sistema de gestión





5.3.1 Análisis de clúster variables de la encuesta



distancias en Chi², con el método de Ward, en forma de dendrograma en SPSS 19, con el

resultado que reporta la figura 5-2.

Figura 5-2 Dendrograma preguntas de la encuesta por tipo de conocimiento


02468

1012141618202224


No

de

Gra

nja

s

Departamento

103

Al procesar las afirmaciones de la encuesta por análisis de clúster se encuentra que estas

se agrupan según el tipo de conocimiento que evalúan. De acuerdo con el resultado de la

figura 5-2, hay dos conglomerados identificados, uno asociado a afirmaciones del nivel de

conocimiento y el otro asociado a aseveraciones que se relacionan con el uso del

conocimiento, ratificando que dentro de las aserciones hay asociación de criterio.

En el conglomerado de nivel de conocimiento resultaron incluidas tres afirmaciones

vinculadas con el uso del conocimiento: apoyo a la academia, apoyo a la investigación y

apoyo al gremio, estos tres elementos desde la perspectiva del productor resultan ser más

teóricos que aplicables y por esto, se cree, se pudieron haber anidado dentro de las

afirmaciones del nivel de conocimiento con las que hay mayor afinidad. Igualmente, de las

preguntas de nivel dos pasaron a uso del conocimiento, sistemas de información y

empresarización que, por su naturaleza, desde el punto de vista de un productor, terminan

siendo más del terreno del uso o aplicación del conocimiento.

5.3.2 Estadística descriptiva uso del conocimiento

Los datos de las encuestas se bloquearon por los tres tipos de productores según se

estableció en la metodología. Tabla 5-1.

Tabla 5-1 Medias de calificación de los productores por tipo de productor


Teniendo que en la escala de Likert 2,0 es estar en desacuerdo, 3,0 es indiferente, 4,0 es

estar de acuerdo y 5 es estar totalmente de acuerdo, se tiene que el productor tipo C y S

que califican con 3,52 y 3,35 respectivamente presenta un aprovechamiento del

C 3.52

S 3.35

G 4.11

3.66

Tipo de

Productor

Aprovechamiento

del conocimiento

10

4


conocimiento cercano a indiferente, el productor tipo G califica 4,11, lo que indica que está

de acuerdo en que aprovecha el conocimiento. El grupo de productores intervenidos con

el SGC se siente en mejores condiciones, en lo referente al aprovechamiento del

conocimiento, frente a los otros dos grupos.

5.3.3 Análisis mediante Kruskal-Wallis al uso del conocimiento

Al aplicar la prueba de Kruskal-Wallis clasificando las afirmaciones del aprovechamiento

del conocimiento por tipo de productor se obtuvo: entre tipo C y S (P > 0,05), entre tipo C

y G (P < 0,05) y entre S y G (P < 0,05), es decir, los productores tipo C y S son iguales y

estos dos son distintos al tipo G.

5.3.4 Análisis mediante Chi² al uso del conocimiento

De la encuesta se tomaron cada una de las afirmaciones relacionadas con el

aprovechamiento del conocimiento, se bloquearon en tablas de contingencia contra el tipo

de intervención C, S y G, se aplicó Chi² para buscar asociación y se encontró el resultado

expresado en la figura 5-3.

105

Figura 5-3 Mediana de resultados en Chi² de las afirmaciones del aprovechamiento del conocimiento por tipo de intervención


Con respecto a las 15 afirmaciones de la encuesta relacionadas con el nivel de

conocimiento, se reporta que la mediana de las pruebas de Chi² es (P < 0,05), lo que

señala que hay diferencias en el aprovechamiento del conocimiento por tipo de productor.

5.3.5 Análisis multivariado al uso del conocimiento

Se corrió análisis de correspondencia multivariado en Stata 11®, con distancias en Chi², a

11 de las 15 afirmaciones de la encuesta que dieron diferencias en Chi², el resultado se

presenta en la figura 5-4.

10

6


Figura 5-4 Análisis de correspondencia multivariado, afirmaciones uso del conocimiento


Se observa que el comportamiento de los productores tipo S y C es cercano entre ellos y

se aleja del comportamiento de los productores tipo G. Los productores tipo S y C

respondieron las preguntas en la escala de Likert en nivel 2 y 3, lo que significa que están

desde, en desacuerdo, hasta, indiferentes, en relación con las afirmaciones sobre el uso

del conocimiento, mientras que los productores tipo G respondieron desde 4 hasta 5 en la

escala de Likert, lo que quiere decir que están desde, de acuerdo, hasta, totalmente de

acuerdo, frente a las afirmaciones sobre el uso del conocimiento.

El grupo testigo sin ninguna intervención tiene una nube de respuestas similares al grupo

de productores tipo S que tuvo gestión con sistemas de información y análisis de

indicadores, lo que señala que este tipo de intervención no modifica el uso o

aprovechamiento del conocimiento por parte del productor. El grupo G que fue intervenido

con el SGC presenta una nube de respuestas que se alejan de las del grupo C y S, y

presenta un mayor aprovechamiento del conocimiento. La intervención con el SGC

107

incrementó el aprovechamiento del conocimiento de los productores vinculados a este

grupo, frente a los productores de los otros dos grupos.

Los productores del grupo G manifiestan desde estar de acuerdo hasta totalmente de

acuerdo en que usan el conocimiento al momento de: identificar y trabajar sobre problemas

de la granja (4,5), tener claro el norte estratégico de la granja (4,3), usar un sistema de

información para tomar decisiones (4,3), crear nuevo conocimiento en los procesos (4,3),

tomar decisiones con base en información (4,3), planeación estratégica (4,2), evaluación y

mejora continua de los procesos rutinarios (4,2), apoyo activo a la academia (4,2), apoyo

activo a la investigación (4,1), planificar la granja teniendo en cuenta el mercado (4,0),

analizar la granja contra estadísticas de otras granjas (3,9) y con menor fuerza: apoyo al

desarrollo gremial (3,7), manejo de herramientas empresariales (3,7) y cumplimiento de

las políticas del Estado (3,6). Los productores de los grupos C y S a estas mismas

afirmaciones respondieron desde 2,6 a 3,4.


Se define como aprovechamiento del conocimiento la capacidad que tiene el productor de

aplicar el conocimiento que tiene para identificar, entender, analizar, planear, decidir y

actuar frente a los problemas en la granja. Es el actuar, tener la habilidad o la competencia

y actuar, corresponde al conocimiento tipo know how (E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005;

L Montuschi, 2001a).

En el presente trabajo, no se observan diferencias en el aprovechamiento del conocimiento

entre los productores tipo C y S (P > 0,05), esto coincide con el análisis de correspondencia

en donde estos dos tipos de productores se acercan en el plano, son similares.

Como el grupo de productores C se comporta como testigo, se puede afirmar que la

asistencia técnica tradicional apoyada con un sistema de información y análisis de

indicadores, no implica que mejore el aprovechamiento del conocimiento para identificar,

entender, analizar, planear, decidir y actuar frente a los problemas en una granja, lo que

concuerda con otros autores (Gauchi, 2012; Greco et al., 2013; Llanusa et al., 2005).

Al comparar el grupo C con el grupo G, entendiendo que el grupo C se comporta como

testigo y el grupo G como intervenido por el SGC, se puede decir que el hecho de aplicar

10

8


el SGC genera diferencias en el aprovechamiento del conocimiento (P < 0,05),

corroboradas por los resultados del análisis de correspondencia en donde el tipo de

productor G se aleja del productor tipo C (E. Blasch et al., 2011; Gauchi, 2012; Greco et

al., 2013; W. Hall, 2005).

Al comparar el uso del conocimiento entre el grupo S con el grupo G, considerando que el

grupo S son productores intervenidos con asistencia técnica clásica, apoyada con un

sistema de información y análisis de indicadores, y que el grupo G son productores además

intervenidos con SGC, en el presente trabajo se observan diferencias en el

aprovechamiento del conocimiento entre estos dos grupos (P < 0.05).

La asistencia técnica tradicional acompañada de sistemas de información y de talleres de

análisis a pesar de que generan información, se hace planeación y se ejecuta, el hecho de

que el análisis sea adelantado desde el profesional/investigador como tenedor de

conocimiento, hacia un productor como receptor, hace que este último entienda la

importancia del conocimiento explícito, de las cifras y que inclusive, las incorpore en su

plan de acción, pero no que las interiorice y actúe coherentemente con ellas (E. Blasch et

al., 2011; Chambers, 1994; Freire, 1998; O. Ospina et al., 2014). El productor no

necesariamente ha interiorizado el conocimiento explícito a su conocimiento tácito, que es

con el que cotidianamente trabaja (Greco et al., 2013; I Nonaka, 1994b; I. Nonaka &

Toyama, 2003). Un sistema de información con talleres de análisis por sí solo no provoca

mayor aprovechamiento del conocimiento (Gauchi, 2012; Llanusa Ruiz, Rojo Pérez,

Caraballoso Hernández, Capote Mir, & Pérez Piñero, 2005).

La gestión del conocimiento suscita diferencias al hacer que se integre conocimiento

explícito al tácito, creando nuevo conocimiento aprovechable al momento de identificar,

entender, analizar, planear, decidir y actuar frente a los problemas en la granja,

materializando ventajas competitivas (E. Blasch et al., 2011; Greco et al., 2013; W. Hall,

2005; Muñoz & Mejia, 2015; Máynez et al., 2013; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka &

Toyama, 2003).

En otras ciencias, como el diseño industrial, en la fabricación de cilindros hidráulicos, ha

demostrado que para que el diseño de un nuevo producto sea efectivo además del

conocimiento formal se necesita desarrollar conocimiento tácito, aprendido de la

experiencia y el contexto (Refaiy, 2011; Wong & Radcliffe, 2000). En Alemania se evidenció

109

en una investigación en el ámbito empresarial, que para que la investigación y desarrollo

sea efectiva necesita de un gran componente de tipo tácito, a su vez se indica que la

innovación presenta un gran componente de conocimiento tácito, que para evitar que se

pierda y conserve su esencia y se pueda usar se debe documentar como historias o

metáforas (Goffin & Koners, 2011). En directivos de empresas, se ha probado que la

capacidad para resolver problemas nace del conocimiento tácito más que del conocimiento

explícito, el memorizar un procedimiento no implica que la persona tenga la competencia

para resolver problemas con suficiencia, en la medida que el conocimiento tácito se

desarrolla se mejoran las competencias para actuar y resolver problemas (Stone et al.,

2000).

Estas observaciones propuestas por diversos investigadores coinciden con la posición

hallada en los productores del presente trabajo, los cuales, al momento de tomar una

decisión frente a un problema se basan más en las FCt que en las FCe. Para que el

conocimiento explícito se pueda usar, tiene que volverse tácito (Máynez et al., 2013; I

Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003)

Al aplicar el SGC hay un cambio en la dinámica del conocimiento entre el profesional y el

productor. Por tradición el conocimiento va del profesional o tenedor de conocimiento, al

productor o receptor de conocimiento, se transfiere o se reemplaza el conocimiento

tradicional, por otro generado en un sitio distinto (E. Blasch et al., 2011; Freire, 1998; W.

Hall, 2005; L. Silva et al., 2013; Vila et al., 2013).

No se crea conocimiento en la mente del productor, se le impone. Con el SGC el grupo de

gestión reconoce el valor del conocimiento tradicional y hace que el productor exprese este

conocimiento tácito, luego lo externalice y a partir de este, se combine con el conocimiento

explícito, que el grupo de gestión produce desde el análisis de las estadísticas del sistema

de información, esta combinación crea nuevo conocimiento que posteriormente se

interioriza, aplica, retroalimenta y evoluciona. Es decir, hay construcción de conocimiento

nuevo con la evolución del conocimiento tradicional, no es reemplazar o desplazar, sino

hacer evolucionar el conocimiento tácito, creando nuevas ventajas competitivas

sostenibles en el tiempo, así mismo el profesional/investigador se alimenta del

conocimiento creado incorporándolo a su conocimiento explícito, volviéndolo más integral

y pertinente (E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005; I. Nonaka & Toyama, 2003; Refaiy, 2011;

D. Rodríguez, 2007; Salazar, 2003; Tiwana, 2002).

El SGC incremento el aprovechamiento o uso del conocimiento por parte del productor.

11

0


5.5 Referencias





















111

Muñoz, M., & Mejia, J. (2015). Tendencias en tecnologías de información y comunicación. Risti-Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação(SPE3), vii-xi.








Zootecnía, 2014 - 200.21.104.25. Popper, K. (1978). Three worlds. The Tanner lectures on human values, 1, 141-167. Refaiy, M. (2011). The Effect of Tacit Knowledge Characteristics on Tacit Knowledge Transfer: An



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113

6 Diseño de un sistema experto como herramienta de apoyo a la gestión del

conocimiento en granjas ovinas en Colombia1


Resumen

Con el objetivo de generar ventajas competitivas, en el marco del proyecto “Sistema

de gestión tecnológica para la cadena ovino-caprina (Sigetec)”, en alianza con la

Universidad Nacional de Colombia, Universidad de La Salle, Corporación

1. Artículo de investigación desarrollado en el marco del doctorado en Salud y Producción Animal, Universidad Nacional de Colombia (Bogotá, Colombia) y financiado por el proyecto “Sistema de gestión tecnológica para la cadena ovinocaprina (Sigetec)” en alianza con la Universidad Nacional de Colombia, Universidad de La Salle, Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria, Asociación Nacional de Caprinocultores y Ovinocultores de Colombia y Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural. 9 Estudiante doctorado en Salud y Producción Animal, Universidad Nacional de Colombia (Bogotá,




11

4


Colombiana de Investigación Agropecuaria, Asociación Nacional de Caprino-

cultores y Ovino-cultores de Colombia y Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural,

se diseñó, probó y evaluó en 66 productores ovino-caprinos en Colombia, un

sistema de gestión del conocimiento. Integró la teoría general de sistemas, la matriz

de creación del conocimiento, la epistemología evolucionaria y la cibernética del

conocimiento. A partir de esta experiencia e identificando la necesidad de un

sistema de apoyo para el análisis de los indicadores de las granjas, se diseñó un

sistema experto (SESigetec) que mediante un modelo heurístico procesa los

indicadores y guíe los pasos a seguir al momento de hacer un taller de gestión del

conocimiento en una empresa ovina.

Palabras clave: sistema experto, gestión del conocimiento, ovinos.

115

Design of an expert system as a support tool for knowledge

management system to sheep farms in Colombia

Abstract

In order to generate competitive advantages, under the project "technology management

system for sheep and goats (Sigetec)" in partnership with the National University of

Colombia, University of La Salle, the Colombian Corporation for Agricultural Research, and

Association national of producers of Goat and sheep of Colombia and the Ministry of

Agriculture and Rural Development, was designed, tested and evaluated in 66 sheep and

goat producers in Colombia, a system of knowledge management. He joined the general

systems theory, the matrix of knowledge creation, evolutionary epistemology and

cybernetic of knowledge . From this experience and identifying the need for a support

system for analysis of indicators of farms, an expert system was designed, that has a

heuristic model to guide the steps to follow when making a management workshop.

Keywords: Epistemology, knowledge management, small ruminants, expert system.

11

6


Introducción

El objetivo del presente artículo es presentar el diseñó de un sistema experto como

herramienta de apoyo en la creación de ventajas competitivas dentro de un modelo de

gestión del conocimiento para granjas ovinas en Colombia (J. Castellanos et al., 2010;

Contreras, 2009a; O. Ospina et al., 2011). En el modelo se combinan elementos de la

matriz de creación del conocimiento, la teoría de los tres mundos de la epistemología

evolucionaria, la cibernética del conocimiento y la teoría general de sistemas (E. Blasch et

al., 2011; W. Hall, 2005; Johansen, 2004; Kragh, 2012b; L Montuschi, 2001a; I Nonaka,

1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003; O. Ospina et al., 2011; O. Ospina et al., 2014;

Popper, 1978). Se propone un cambio en el enfoque de la forma como el conocimiento se

mueve dejando atrás los procesos en donde el conocimiento pasa del profesional al

productor, para entrar en una dinámica en donde se hace creación de conocimiento con

participación del productor y el profesional (E. Blasch et al., 2011; Chambers, 1994; Freire,

1998; W. Hall, 2005; I. Nonaka & Toyama, 2003). Para que este proceso sea más efectivo

y fácil de desarrollar se propone que se apoye con una herramienta de inteligencia artificial;

dentro de estas se encuentran los sistemas expertos que permiten incrementar la eficiencia

y eficacia en el uso del conocimiento (Contreras, 2009b). El modelo heurístico que se

propone es de tipo determinístico, en árboles por objetivos, basado en reglas, con

algoritmos en lógica difusa (Castillo, Gutiérrez, & Hadi, 1997b; Fazel et al., 2009). En la

ovino-cultura de manera general el nivel de conocimiento de los productores y

profesionales es pobre (J. Castellanos et al., 2010), el manejo de sistemas expertos sería

de gran apoyo al momento de optimizar la creación, el uso y aplicación del conocimiento

(Saba et al., 2012).

117


A partir de las propuestas de diseño y desarrollo de software que hace Letelier se decide

seguir los siguientes pasos (Letelier, 2006):

• Definición del modelo funcional

• Diseño de modelo de datos

• Diseño de interfaces

• Construcción (Lenguaje de programación)

• Implementación

El presente documento desarrolla hasta el diseño de las interfaces, la construcción e

implementación son pasos subsiguientes fuera del alcance del mismo.

6.1.1 Definición del modelo funcional:

Definición del flujograma de los pasos de los talleres de gestión del conocimiento, sus

objetivos y contenidos. Incluye las fases de socialización, externalización, combinación e

interiorización de la matriz de creación del conocimiento del SGC (E. Blasch et al., 2011;

W. Hall, 2005; I Nonaka, 1994b; O. Ospina et al., 2011; O. Ospina et al., 2014).

6.1.2 Diseño modelo de datos:

Definición de los datos, tipo de datos y relaciones entre estos. Se debe diseñar la base de

datos, la base de conocimientos y la base de hechos (Pérez, 2002).

6.1.3 Diseño de interfaces:

Diseño y desarrollo de las interfaces de usuario de acuerdo con el flujograma de pasos, el

tipo de datos y la base de conocimiento, datos y hechos involucradas, usando como

herramienta la teoría general de sistemas (Johansen, 2004).

11

8


6.1.4 Diseño modelo heurístico:

Diseño y desarrollo de un modelo heurístico de tipo determinístico, en árboles por

objetivos, basado en reglas, con algoritmos en lógica difusa que integre la base de

conocimientos en un sistema iterativo que identifique los puntos débiles y los resultados al

normalizar los valores, que se presentan en una escala de impacto (Abd et al., 2012; Fazel

et al., 2009; Saba et al., 2012). La modelación matemática se fundamenta a partir de la

teoría general de sistemas (Grant & Swannack, 2011; Johansen, 2004).

6.1.5 Sistema de explicación:

Diseño y puesta en marcha de un sistema que mediante prosa explique las relaciones

causa-efecto e interacciones de las variables y las conclusiones del modelo heurístico

(Contreras, 2009a).

6.1.6 Sistema de administración de adquisición de conocimiento:

Desarrollo de una interface especial para parametrizar el sistema experto(Contreras,

2009a).

6.1.7 Lenguaje de programación

De acuerdo a los requerimientos se debe definir la plataforma y el lenguaje de

programación a utilizar.

6.2 Resultados

El sistema se construyó en el marco del proyecto Sigetec el diseño se basa en la

metodología de los talleres de gestión del conocimiento del presente trabajo de

investigación en su documento “Proceso de implementación de un sistema de gestión del

conocimiento a productores ovino-caprinos en Colombia”.

119

6.2.1 Identificación modelo funcional

A partir de la metodología de los talleres de gestión del conocimiento y de la revisión de

literatura se definió el diseño del modelo, el cual tiene dos ejes, el horizontal que tiene los

pasos de la matriz de creación del conocimiento; y el vertical apoya el proceso de creación

del conocimiento mediante inteligencia artificial, como se presenta en la figura 6-1.

Figura 6-1 Elementos del sistema experto propuesto


En la propuesta se despliegan en orden las fases socialización, externalización,

combinación e interiorización de la matriz de creación del conocimiento, con apoyo en los

elementos que conforman un sistema experto.

6.2.2 Diseño modelo de datos

Con base en el modelo funcional se procede a definir los modelos de datos en la base de

datos, base de conocimientos y la base de hechos.

Base de conocimiento:

En esta se define los elementos que va a utilizar el modelo heurístico e incluyen:

o La nomenclatura de la base de datos para clasificar y acceder a la base de

conocimiento y las relaciones.

12

0


o Las variables, las ecuaciones, la estructura de las relaciones y las jerarquías que van

a utilizarse en el árbol de análisis.

o Los rangos normales para cada variable.

o Los condicionantes para cada variable (>, <, =, si, y, o, etc.).

o Los contenidos: videos, artículos, direcciones, etc.

o Las tareas sugeridas.

Base de datos:

En esta se define:

o La nomenclatura de la base de datos, los tipos de datos, tamaño y las relaciones.

o Almacena los datos de entrada capturados a partir de la fase de socialización para

procesar en el modelo heurístico.

Base de datos de hechos:

En esta se define:

o La nomenclatura de la base de datos para clasificar y acceder a la base de experiencia,

se define los tipos de datos, tamaño y las relaciones.

o Almacena documentos y resultados de los análisis hechos.

6.2.3 Diseño de interfaces

Con base en el diseño propuesto el proceso inicia con el módulo de socialización en donde

el usuario hace la entrada de datos al sistema e ingresa información de los diferentes

subsistemas de la granja, incluyendo simultáneamente elementos de conocimiento tácito

y conocimiento explícito. A partir de la información de tipo tácito tomada se alimenta el

módulo de externalización y de la información de conocimiento explícito se alimenta el

módulo de combinación.

En el módulo de externalización se hace el proceso de conversión de conocimiento tácito

a explícito y en el módulo de combinación se crea conocimiento con apoyo del sistema

heurístico. En la interiorización se lleva el conocimiento creado a tácito, mediante una hoja

121

de trabajo que se elabora con apoyo automatizado. A continuación, se presenta paso a

paso los elementos del sistema.

Usuario sin gestión (inicio):

El usuario que entra al proceso de gestión se registra y se le explican los objetivos, tiempos

y metodología del taller. Figura 6-2.

Figura 6-2 Interface inicial del software SESigetec


Módulo socialización:

Se desarrolló una interfaz en la que el usuario diligencia formularios por los subsistemas:

reseña, nutrición, alimentación, población, reproducción, producción, genética, salud,

economía, mercado y administración; aquí se procede a hacer la caracterización del

sistema de producción. Tiene por objetivo que el usuario socialice su conocimiento tácito.

Los datos se guardan en la base de datos, en la que se almacenan, con una identificación,

las historias de todos los casos analizados. También incluye las preguntas del componente

explícito. Figura 6-3.

Figura 6-3 Pantallazo fase de socialización software SESigetec

12

2



Módulo externalización:

Se tienen los siguientes formularios para el proceso de externalización del conocimiento

del productor:

• Formulario misión-visión: aquí el productor define la misión y visión de su empresa

ovina. La misión se plantea como el “qué hace” y la visión como la “meta” de la

granja.

• Formulario matriz de posición estratégica por conocimiento tácito: se desarrolló a

manera de matriz Dofa y procesa la información del conocimiento tácito a partir de

los elementos de la caracterización del módulo anterior. El usuario clasifica los

contenidos seleccionados como factores internos y externos, que están

relacionados positiva o negativamente con el logro de la misión-visión. Al final se

genera la imagen de la figura 6-4.

Figura 6-4 Pantallazo matriz Dofa conocimiento tácito software SESigetec

123


• Formulario matriz de jerarquización de conocimiento tácito (MJCT): a partir de la

matriz de posición estratégica por conocimiento tácito el usuario puede generar una

lista de factores en orden de importancia. En este módulo se crean tres documentos:

o Misión-visión.

o Matriz de posición estratégica por conocimiento tácito.

o Matriz de jerarquización por conocimiento tácito.

Que se almacenan en la Base de datos de hechos.

Módulo combinación:

En éste se contrasta la visión del usuario con la que se obtiene del análisis de los

indicadores del sistema heurístico, en un ejercicio en el que el usuario participa

activamente en la interpretación y contextualización de los indicadores con el sistema

experto. Se desarrollaron las siguientes interfaces:

Árbol de análisis:

Se hizo un desarrollo para que a partir de la información almacenada en la base de

conocimientos (BC), se construya y presente, en forma de árbol, las relaciones y jerarquías

12

4


de las variables. El modelo permite tener disponibles y en funcionamiento las ecuaciones

que corren detrás del árbol para hacer los cálculos de estimación de la producción de la

granja. Figura 6-5.

Figura 6-5 Árbol de análisis de productividad


Estando en el árbol se desarrollan algunas interfaces para actividades específicas

con el usuario:

• Entrada de datos del usuario y validación: aquí el usuario puede modificar los datos

del árbol de análisis para validar y ajustar los datos de entrada al modelo.

• Interfaz análisis del resultado del motor heurístico por parte del usuario: el usuario

debe analizar la lógica empleada por el sistema heurístico, si él considera que es

pertinente, a través de una instrucción autoriza el paso siguiente o volver al árbol

para reingresar valores.

• Interfaz acceso a base de experiencias: en esta el usuario puede acceder a la base

de experiencias en donde están documentados los resultados del análisis de otros

125

casos similares asociados con el punto identificado como crítico por el motor

heurístico.

• Interfaz árbol de análisis con indicadores escenario deseable: en un segundo árbol

el usuario puede cargar nuevas cifras corrigiendo los valores de la línea base en

dirección a los deseables, creando un escenario deseable. Figura 6.

• Interfaz modelo heurístico y sistema de explicación escenario deseable: el sistema

corre de nuevo la interfaz en la cual se muestra al usuario el árbol y la lógica del

análisis heurístico del escenario deseable, explicándolo en texto en el sistema de

explicación, este paso permite validar que el escenario deseable va en la dirección

correcta y tiene la lógica esperada.

• Interfaz análisis del resultado del motor heurístico escenario deseable por parte del

usuario: el usuario analiza la lógica empleada por el sistema heurístico, si él

considera que es pertinente, mediante instrucción autoriza el paso siguiente o

volver al árbol para reingresar valores. Figura 6-6.

Figura 6-6 Árbol de análisis de escenario deseable


• Interfaz matriz de posición estratégica por conocimiento explícito: a partir de

los elementos identificados en el árbol de análisis, se construye una nueva

lista con las prioridades determinadas por el usuario, denominada matriz de

jerarquización por conocimiento explícito (MJCE); en esta, el usuario desde

el punto de vista del conocimiento explícito da un orden de importancia a

las situaciones observadas (véase figura 6-7).

12

6


Figura 6-7 Herramienta de jerarquización


• Interfaz de combinación: con la MJCT y MJCE el usuario construye la matriz de

jerarquización combinada (MJC), en donde escoge los elementos que reconoce

como estratégicos para su empresa a partir de la jerarquización del conocimiento

tácito y explícito.

• Interfaz acceso a conocimiento: en este paso el productor puede acceder a la base

de conocimiento en donde están los contenidos, videos, escritos y artículos

enlazados con el punto identificado como crítico por él mismo. El usuario consume

los videos, artículos y documentos, locales o en Internet.

Módulo interiorización:

Se desarrolló la interfaz y la funcionalidad para que el usuario pueda construir una hoja de

trabajo para los puntos obtenidos en la MJC, a cada uno se le asignan tareas (de la base

de conocimiento se traen las sugeridas), se propone los indicadores de seguimiento (se

recomiendan los normales), las metas de estos indicadores, el responsable y fechas de

ejecución, quedando como producto un plan de acción de mejoramiento para la granja,

Figura 6-8. Esta hoja de trabajo puede utilizarse luego para análisis y seguimiento de las

tareas propuestas.

127

Figura 6-8 Hoja de trabajo


Usuario con gestión: el usuario ha terminado el proceso de creación de conocimiento y

tiene un plan de acción a seguir.

6.2.4 Modelo heurístico:

Mediante un sistema iterativo se recorre todas las variables del árbol de análisis, se

guardan las interacciones, jerarquías y relaciones matemáticas. Las variables se analizan

por medio de un sistema de lógica difusa, que trabaja en rangos establecidos en la base

de conocimientos. Los rangos definen tres posiciones posibles: menor del límite inferior,

entre el límite inferior y el límite máximo (rango normal), y mayor al límite máximo; si la

variable en particular no está dentro del rango normal se identifica como variable fuera de

rango. Al finalizar el proceso iterativo se toman las variables que se identificaron fuera de

rango y se recalcula todo el árbol asumiendo la variable en un rango normal, se obtiene el

resultado y se almacena en una matriz; al finalizar se han calculado todas las variables

anormales ya normalizadas y se ordenan de mayor a menor impacto según el resultado

final del árbol.

12

8


El diseño de las ecuaciones se basa en la teoría general de sistemas en donde se tienen

los pasos (Grant & Swannack, 2011; Johansen, 2004):

• Identificación de corriente de salida (Output)

• Identificación recursiva de objetos y sinergias de complejidad inferior

• Iteración del paso anterior hasta definir variables de corriente de entrada (Input)

• Definición del modelo input-output

• Validación de la lógica del modelo

• Definición de relaciones matemáticas

• Prueba y validación del modelo matemático

Para el caso de la productividad de la reproducción de las borregas de vientre se tiene la

figura 6-9:

Figura 6-9 Modelo Input-Output


En donde:

PBA: Partos Borrega Año

IAP: Intervalo edad de Apta al Parto en días

G: Gestación de las borregas en días

IAC: Intervalo Edad de apta a Concepción en días

ECB: Edad a Concepción de las Borregas en meses

EA: Edad de Apta para reproducción de las borregas en meses

129

A partir del sistema definido se desarrolla el modelo matemático correspondiente.

Las ecuaciones se desarrollan siguiendo el Input-output definido, interpretando la lógica de

las sinergias en el sistema se determina si la relación es suma, resta, multiplicación,

división etc. Se guarda la lógica de las unidades.

A partir de éste paso se obtiene el modelo matemático:

PBA= 365 / IAP

IAP= IAC + G

IAC= (ECB – EA) * 30

Mediante este método se definen las variables, las interacciones y las jerarquías;

posteriormente se definen los rangos de normalidad para cada variable y, por último, se

almacenan en la base de conocimientos las variables, las ecuaciones y los valores

normales, para que puedan ser utilizados por el motor heurístico.

6.2.5 Sistema de explicación:

Esta interfaz de la figura 6-10, explica sobre el árbol de análisis mediante un color resaltado

la lógica de la decisión heurística, la cascada de relaciones causa/efecto, las interacciones

y jerarquías que el sistema encontró fuera de rango. La relación causa/efecto, las

interacciones y los valores normales se obtienen de la Base de Conocimientos. Además

de presentar la cascada de relaciones de manera visual sobre el árbol estas también se

presentarían a manera de prosa para que se dé lectura del análisis hecho por el software.

13

0


Figura 6-10 Árbol de análisis de productividad


6.2.6 Sistema de administración de adquisición de conocimiento

Se desarrolla una interfaz de acceso a la base de conocimiento que permite al

usuario editar la base de conocimiento en donde se crean y modifican las

ecuaciones, las jerarquías y las interacciones, además están los contenidos, videos,

escritos y artículos vinculados con el punto identificado como crítico por el motor

heurístico.

6.2.7 Lenguaje de programación definido

Para el desarrollo se determinó de acuerdo a la necesidad y la complejidad, que éste se

debe hacer en tecnología web.

131


Con el sistema experto SESigetec se desarrolla la interfaz y la funcionalidad en Internet,

en este se puede analizar por parte de un productor, un profesional o preferiblemente

ambos a la granja, el software sigue los pasos de los talleres de gestión del conocimiento,

generando un cambio en la dinámica del conocimiento tácito y explícito.

En un sistema de asistencia técnica tradicional el conocimiento va del profesional o tenedor

de conocimiento, al productor o receptor de conocimiento, se transfiere o se reemplaza el

saber tradicional por otro generado en un sitio distinto (Chambers, 1994; Freire, 1998; L.

Silva et al., 2013; Vila et al., 2013). No se crea conocimiento en la mente del productor, se

le impone. En el sistema experto al desarrollar los pasos de la matriz de creación del

conocimiento, reconoce el conocimiento tradicional, se promueve que el productor lo

exprese, luego lo externalice y lo combine con el conocimiento explícito que el sistema

heurístico produce de modo automático (E. Blasch et al., 2011; I Nonaka, 1994b; I. Nonaka

& Toyama, 2003).

Esta combinación crea nuevo conocimiento al armonizar las conclusiones de la mente

humana con las conclusiones de la máquina (E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005; Tiwana,

2002), que posteriormente se interioriza, aplica, retroalimenta y evoluciona (Kragh, 2012b;

M. Silva, 2014). Es decir, hay construcción de conocimiento nuevo a partir de la evolución

del conocimiento tradicional, no es reemplazar o desplazar, sino hacer evolucionar el

conocimiento tácito, creando nuevas ventajas competitivas sostenibles en el tiempo (I

Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003; O. Ospina et al., 2011; O. Ospina et al.,

2014; Senge, 2005).

Así mismo el profesional/investigador se alimenta del conocimiento creado incorporándolo

a su conocimiento explícito, volviéndolo más integral y pertinente (Koskinen, 2013; I.

Nonaka & Toyama, 2003; Refaiy, 2011; D. Rodríguez, 2007; Salazar, 2003). Las

conclusiones y la propuesta final para la granja las debe construir una mente humana, que

tiene la capacidad de integrar conocimientos cualitativos y cuantitativos o inclusive

incompletos, el software aporta en la construcción de conocimiento que se crea en la mente

humana para la generación de ventajas competitivas.

13

2


6.4 Referencias



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a una Cooperativa en Argentina: Un Estudio de Casos. Journal of technology management & innovation, 8, 18-18.

13

4


7 Discusión general

En la presente investigación se implementó una metodología en la que el rol y las

relaciones entre el profesional y el productor cambian. En el esquema tradicional el

profesional es el poseedor del conocimiento y el productor el receptor de este en una

relación unidireccional (Chambers, 1994; Freire, 1998). En la propuesta del SGC-

SIGETEC el conocimiento clave no es el explícito (del profesional), sino el tácito (del

productor). El conocimiento tácito es el que pone en funcionamiento al sistema de

producción, su nivel de desarrollo es el que expresa el nivel de productividad del sistema,

el explícito es tan solo teórico y por comprobar. Por tanto, en el SGC el conocimiento

explícito no se impone, el objetivo es la evolución del conocimiento del productor, no su

reemplazo.

El productor como consecuencia del proceso identifica, entiende y toma conciencia de la

situación de su predio desde el enfoque del conocimiento tácito y explícito, combina estas

dos perspectivas desde su cultura creando nuevos paradigmas, no porque se los hayan

impuesto, sino porque toma conciencia de ellos, los entiende e incluye como nuevos

elementos, crea un nuevo conocimiento tácito que evoluciona al incorporar conceptos

inéditos provenientes del saber explícito, impactando el nivel y el aprovechamiento del

conocimiento y generando ventajas competitivas al sistema (E. Blasch et al., 2011; J. Boyd,

1996; W. Hall, 2005; Kragh, 2012b; L Montuschi, 2001b; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka

& Toyama, 2003; O. Ospina et al., 2011; Popper, 1978; I. Rodríguez & G. Dante, 2008; Shu

et al., 2011; M. Silva, 2014; O. Silva, 2002; Swann, 2011). Dentro de la comprensión

epistemológica del proceso se identifican las fuentes el nivel y el uso del conocimiento; las

fuentes del conocimiento explícito “FCe”, son las que producen el conocimiento de tipo

formal, corresponden a los centros de investigación, los investigadores, las universidades,

la normatividad, etc. Se distinguen de los medios de comunicación en que estos últimos

135

son los que transmiten el conocimiento de un emisor a un receptor, no lo producen (Aladro,

2011). En el presente trabajo con respecto a las fuentes de este tipo de conocimiento, se

encuentra que los productores se comportan entre indiferentes y estar de acuerdo en

acceder a las FCe al momento de tomar una decisión. Este resultado coincide con lo

propuesto por Polanyi, en tanto que se entiende que el conocimiento aplicado en el plano

real subyace en una dimensión tácita (Polanyi & Sen, 2009). El conocimiento explícito es

solo una fracción del tácito (L Montuschi, 2001a; Polanyi & Sen, 2009), los productores

tenderán a utilizar más el conocimiento tácito que el explícito, hay distancia entre el

productor y el conocimiento de origen explícito al momento de tomar una decisión.

En la intervención hecha no se evidenciaron diferencias en las FCe entre un productor tipo

C, testigo y un productor tipo S, que ha tenido gestión con sistemas de información y

análisis de estadísticas, ni de estos con los productores tipo G, intervenidos por un SGC

(P > 0,05). El conocimiento explícito está disponible, el productor si lo desea puede acceder

a él, el punto crítico no es la disponibilidad, si no su interiorización y aprovechamiento

(Llanusa et al., 2005).

Por su parte las fuentes de conocimiento tácito “FCt” corresponden a la tradición oral, la

experiencia personal, la imaginación, las propias deducciones, los familiares, otras

personas con las que el productor interactúa de manera habitual, etc. En el presente

estudio se entiende que los productores están de acuerdo en que usan FCt al momento

de tomar una decisión (E. Blasch et al., 2011; L Montuschi, 2001a; I Nonaka, 1994b; O.

Ospina et al., 2014). El conocimiento tácito se ha venido empleando desde la antigüedad

en combinación con el trabajo y la creatividad para producir bienes o servicios y adelantos

científicos o tecnológicos (Drucker, 2004; L Montuschi, 2001a) y es de esperarse que esté

bien calificado por los productores.

No se encontraron diferencias entre los productores tipo C, S y G (P > 0,05).

Independientemente del tratamiento las FCt siguieron siendo las mismas. El conocimiento

tácito es subjetivo y basado en la experiencia, lo determina el contexto y contiene

emociones, por lo que resulta difícil expresarlo en palabras, oraciones, números o

fórmulas. También incluye creencias, imágenes, intuición, modelos mentales, habilidades

y técnicas artesanales (Polanyi & Sen, 2009), que siempre estarán presentes con

independencia del modelo de gestión que se utilice o de la carga de conocimiento explícito

que se le aplique al productor (Muñoz & Mejia, 2015; Máynez et al., 2013).

13

6


En otras áreas del conocimiento como en el diseño industrial, se ha demostrado que

además del conocimiento adquirido de manera formal se necesita desarrollar conocimiento

tácito basado en la experiencia y el contexto (Refaiy, 2011; Wong & Radcliffe, 2000). Por

otro lado, en el ámbito de directivos de gestión contable, se ha probado que la habilidad

para resolver problemas surge del conocimiento tácito más que del conocimiento explícito,

el conocer la norma contable no implica que la persona tenga la competencia para resolver

problemas con suficiencia (Stone et al., 2000). En 75 empresas en Egipto se encontró que

la ventaja competitiva se logra al transferir conocimiento tácito organizacional y

tecnológico, la clave de su ventaja competitiva radica en que el tácito se desarrolle (Refaiy,

2011). En Alemania se evidenció que, en las empresas, la investigación y el desarrollo

tienen un gran componente de tipo tácito. La innovación tiene un alto porcentaje de

conocimiento tácito, que se debe evitar se pierda, documentándolo como historias o

metáforas (Goffin & Koners, 2011).

Las observaciones propuestas por otros investigadores coinciden con la posición hallada

en los productores del presente trabajo, en la cual, al momento de tomar una decisión

frente a un problema, los productores se basan más en las FCt que en las FCe. (Máynez

et al., 2013; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003)

Los talleres con los productores en donde se presentan y examinan las cifras no generaron

un cambio en las FCt ni FCe, el hecho de que se estudien las cifras en torno a un análisis

Dofa implica que el productor logra entender la importancia de usar las cifras y analizarlas,

pero no le da los elementos suficientes para poder modificar sus FCe. Las FCt siempre

han estado y estarán, las que tendrían que aumentar son las de conocimiento explícito

pero no se consigue con el solo análisis de las cifras de la granja (Greco et al., 2013).

Según el presente estudio los productores tienden a ser indiferentes frente a FCe y a estar

más de acuerdo en usar FCt al momento de tomar una decisión.

Si se quiere hacer gestión sobre los productores se debe reconocer que estos actúan de

acuerdo al conocimiento tácito y, por tanto, este debería ser objeto de trabajo por parte de

los profesionales e investigadores.

Se define “nivel de conocimiento” a la percepción del productor sobre “qué tanto”

conocimiento tiene para identificar, entender, analizar, plantear y planear soluciones a

137

problemas en la granja. Es el “saber qué”, conocimiento tipo know what, no implica que

necesariamente se actúe. sino que se tiene conocimiento para entender una situación (L

Montuschi, 2001a).

Al aplicar la encuesta a los productores intervenidos en el presente trabajo, se tiene que

los productores tipo C y S tienden a no estar de acuerdo en que el nivel de conocimiento

que tienen es suficiente; los productores perciben que les falta nivel de conocimiento.

Al hacer el análisis del nivel de conocimiento por los tratamientos, se encuentra que no hay

diferencias en el nivel de conocimiento entre los productores tipo C y S (P > 0,05),

corroborando por el análisis de correspondencia, el hecho de que aplicar asistencia técnica

tradicional apoyada con un sistema de información y talleres de análisis de indicadores, no

genera cambios significativos en el nivel de conocimiento de los productores, esto coincide

con lo planteado por otros autores (Gauchi, 2012), básicamente porque en este tipo de

talleres el conocimiento va del profesional/investigador como tenedor, al productor como

receptor, este último logra entender la lógica planteada en los análisis, pero no consigue

su interiorización, no tiene cómo conectar los elementos propios con los nuevos. Esta

desconexión no le permite incorporar los nuevos conceptos a su sistema de conocimiento

tácito, quedando como elementos del conocimiento explícito que se comprenden pero que

no se interiorizan, no se apersonan, no forman parte de su percepción, los ven lejanos y,

por tanto, al ser medido el nivel de conocimiento, el productor considera que no ha

aumentado; aunque haya tomado decisiones en los talleres de análisis Dofa y estas

resulten satisfactorias.

Lo que percibe el productor es que tiene mucho conocimiento que ignora, y el nuevo

conocimiento no se asimila ni utiliza en procesos de análisis y planeación. Este

conocimiento generado en el análisis Dofa y la interpretación de las estadísticas, le facilita

tomar acciones porque desde fuera se las plantearon, pero no porque él las haya inferido,

asimilado, interiorizado, por tanto reutilizarlas es poco probable, necesita que alguien

desde afuera se las suministre, no es su conocimiento tácito el que desarrolla el plan de

trabajo de la granja (Greco et al., 2013).

Al hacer la comparación entre el grupo C y el G se evidencian diferencias significativas (P

< 0,05), lo mismo entre el grupo S y el G (P < 0,05), corroboradas por el análisis de

13

8


correspondencia, lo que indica que hay diferencias en el nivel del conocimiento al aplicar

el SGC-SIGETEC.

Esta diferencia en el nivel de conocimiento deja claro que la gestión del conocimiento

modifica el nivel del conocimiento que el productor aprecia que tiene. Al hacer la

intervención, el productor incorpora a su conocimiento tácito nuevos elementos que vienen

desde el conocimiento explícito, que le ayudan a incrementar el conocimiento para

identificar, entender, analizar, plantear y planear soluciones a problemas en la granja,

generando una ventaja competitiva que antes no poseía (E. Blasch et al., 2011; W. Hall,

2005; Koskinen, 2013; Koskinen et al., 2003; Koskinen & Vanharanta, 2002; L Montuschi,

2001a, 2001b; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka & Toyama, 2003; Stone et al., 2000).

Los resultados obtenidos van de la mano con el planteamiento que distingue la primera de

la segunda generación de gestión del conocimiento, en la primera generación se sugería

que lo más importante era identificar el conocimiento como activo productivo y dejarlo

disponible para que la organización lo utilice en el ámbito individual y organizacional,

usándolo en análisis Dofa, para desarrollar una planeación estratégica de la organización.

Este planteamiento coincide con el de los productores tipo S en los que se hizo análisis

Dofa y planeación de la granja a partir de la información del sistema de información y del

conocimiento pecuario es hecho por los profesionales identificando los problemas y

proponiendo recomendaciones al productor, en este plano se emplea el conocimiento, pero

no se crea ni se interioriza (Chambers, 1994; Freire, 1998; D. Rodríguez, 2007; I.

Rodríguez & G. Dante, 2008; Tiwana, 2002).

En la segunda generación de gestión del conocimiento se entiende que la ventaja

competitiva surge al crear nuevo conocimiento a partir de la combinación del conocimiento

explícito con el tácito y su posterior interiorización en una planeación estratégica, en esta

segunda etapa se produce un cambio en el nivel de conocimiento de la organización al

crearse en el proceso de gestión (Muñoz & Mejia, 2015; Máynez et al., 2013; I. Nonaka &

Toyama, 2003; I. Rodríguez & G. Dante, 2008; Swann, 2011).

El hecho de que personal profesional imponga conocimiento explícito a los productores no

garantiza que este se incorpore (Freire, 1998). En un estudio en pequeñas empresas en

Finlandia para la innovación o creación de nuevos conocimientos, se encontró que es

menester la interacción del conocimiento tácito –de manera espontánea, informal, en cara

139

a cara, no forzada– con el conocimiento explícito (Koskinen et al., 2003). Esto coincide con

el presente artículo cuando se evidencia que el nivel de conocimiento de los productores

no incrementó cuando este se propone desde lo que piensa un técnico que visita los

productores; el nivel de conocimiento aumentó cuando se logró combinar el conocimiento

tácito con el explícito, en un ambiente de un taller en la granja, más informal, con un

acercamiento cara a cara con el productor.

En Italia se propone que para que la planeación estratégica sea efectiva debe incluir en

sus elementos al conocimiento tácito, de lo contrario se corre el riesgo de no obtener

coherencia entre el estado del conocimiento y la meta a donde se quiere llegar (Greco et

al., 2013).

Se define como “aprovechamiento del conocimiento” a la capacidad que tiene el productor

de aplicar el conocimiento que tiene para identificar, entender, analizar, planear, decidir y

actuar frente a los problemas en la granja. Es el actuar, tener la habilidad o la competencia

y actuar, corresponde al conocimiento tipo know how (E. Blasch et al., 2011; W. Hall, 2005;

L Montuschi, 2001a).

En el presente trabajo, no se observan diferencias en el aprovechamiento del conocimiento

entre los productores tipo C y S (P > 0,05), esto coincide con el análisis de correspondencia

en donde estos dos tipos de productores se acercan en el plano, son similares.

Como el grupo de productores C se comporta como testigo, se puede afirmar que la

asistencia técnica tradicional apoyada con un sistema de información y análisis de

indicadores, no implica que mejore el aprovechamiento del conocimiento para identificar,

entender, analizar, planear, decidir y actuar frente a los problemas en una granja, lo que

concuerda con otros autores (Gauchi, 2012; Greco et al., 2013; Llanusa et al., 2005).

Al comparar el grupo C con el grupo G, entendiendo que el grupo C se comporta como

testigo y el grupo G como intervenido por el SGC-SIGETEC, se puede decir que el hecho

de aplicar el SGC genera diferencias en el aprovechamiento del conocimiento (P < 0,05),

corroboradas por los resultados del análisis de correspondencia en donde el tipo de

productor G se aleja del productor tipo C (E. Blasch et al., 2011; Gauchi, 2012; Greco et

al., 2013; W. Hall, 2005).

14

0


Al comparar el uso del conocimiento entre el grupo S con el grupo G, considerando que el

grupo S son productores intervenidos con asistencia técnica clásica, apoyada con un

sistema de información y análisis de indicadores, y que el grupo G son productores

intervenidos con SGC, en el presente trabajo se observan diferencias en el

aprovechamiento del conocimiento entre estos dos grupos (P < 0.05).

La asistencia técnica tradicional acompañada de sistemas de información y de talleres de

análisis a pesar de que generan información, se hace planeación y se ejecuta, el hecho de

que el análisis sea adelantado desde el profesional/investigador como tenedor de

conocimiento, hacia un productor como receptor, hace que este último entienda la

importancia del conocimiento explícito, de las cifras y que inclusive, las incorpore en su

plan de acción, pero no que las interiorice y actúe coherentemente con ellas (E. Blasch et

al., 2011; Chambers, 1994; Freire, 1998; W. Hall, 2005; O. Ospina et al., 2014). El productor

no necesariamente ha interiorizado el conocimiento explícito a su conocimiento tácito, que

es con el que cotidianamente trabaja (Greco et al., 2013; I Nonaka, 1994b; I. Nonaka &

Toyama, 2003). Un sistema de información con talleres de análisis por sí solo no provoca

mayor aprovechamiento del conocimiento (Gauchi, 2012; Llanusa et al., 2005).

La gestión del conocimiento suscita diferencias al hacer que se integre conocimiento

explícito al tácito, creando nuevo conocimiento aprovechable al momento de identificar,

entender, analizar, planear, decidir y actuar frente a los problemas en la granja,

materializando ventajas competitivas (E. Blasch et al., 2011; Greco et al., 2013; W. Hall,

2005; Muñoz & Mejia, 2015; Máynez et al., 2013; I Nonaka, 1994b, 2000; I. Nonaka &

Toyama, 2003).

Al aplicar el SGC-SIGETEC hay un cambio en la dinámica del conocimiento entre el

profesional y el productor. Por tradición el conocimiento va del profesional o tenedor de

conocimiento, al productor o receptor de conocimiento, se transfiere o se reemplaza el

conocimiento tradicional, por otro generado en un sitio distinto (Freire, 1998; L. Silva et al.,

2013; Vila et al., 2013). No se crea conocimiento en la mente del productor, se le impone.

Con el SGC el grupo de gestión reconoce el valor del conocimiento tradicional y hace que

el productor exprese este conocimiento tácito, luego lo externalice y a partir de este, se

combine con el conocimiento explícito que el grupo de gestión produce desde el análisis

de las estadísticas del sistema de información, esta combinación crea nuevo conocimiento

que posteriormente se interioriza, aplica, retroalimenta y evoluciona. Es decir, hay

141

construcción de conocimiento nuevo a partir de la evolución del conocimiento tradicional,

no es reemplazar o desplazar, sino hacer evolucionar el conocimiento tácito, creando

nuevas ventajas competitivas sostenibles en el tiempo (E. Blasch et al., 2011; W. Hall,

2005; Koskinen, 2013; Muñoz & Mejia, 2015; Máynez et al., 2013; I. Nonaka & Toyama,

2003; Refaiy, 2011; D. Rodríguez, 2007; Salazar, 2003).

El SGC fue capaz de incrementar el nivel y uso del conocimiento de los productores

intervenidos con él, promoviendo la generación de ventajas competitivas.

Como aporte de las experiencias del proyecto al conocimiento tácito del grupo de

profesionales e investigadores, resultó de gran interés el entender la dinámica del

productor al momento de tomar decisiones en la fase de interiorización en la matriz de

creación del conocimiento. Al acompañar el proceso en la mencionada fase, se encuentra

que juegan tres elementos, el nuevo conocimiento generado en la fase de combinación, la

capacidad de gestión administrativa-operativa y la capacidad económica. Estos dos

últimos elementos pesan en la decisión final del productor hasta el punto en el que estas

se pueden alejar de lo que el profesional pensaría fuera el deber ser. Al indagar al productor

sobre el ¿porque? de sus decisiones, se entiende que la racionalidad es la amalgama entre

el nuevo conocimiento generado, la capacidad de gestión y la capacidad de inversión. El

productor planifica de acuerdo a lo que él está dispuesto a invertir en términos de tiempo

de gestión administrativa-operativa y de acuerdo a su capacidad económica. Es una visión

pragmática que contribuye positivamente en la aplicabilidad de las estrategias, que a su

vez enseña al profesional que las prioridades técnicas, no necesariamente son la mejor

solución desde el punto de vista administrativo y económico para el productor, volviendo

más cuidadoso y menos paradigmático al profesional y su proceso de gestión dentro del

sistema.

Al desarrollar la fase de socialización de la matriz de creación del conocimiento se observó

que para generar la confianza en el productor no es necesario “camuflar” y/o bajar el perfil

del profesional. En el sistema de gestión del conocimiento el tema resultó ser una relación

clara, franca y transparente, en donde el profesional se acerca formalmente al tácito del

productor. No es necesario decir “no me digas doctor, llámame por mi nombre” o venga

seamos amigos. La confianza se da por la transparencia del abordaje de un profesional

que se interesa franca y objetivamente por el conocimiento tácito del productor, para

entenderlo y gestionarlo positivamente. No es necesario hacer un acercamiento emocional

para después imponer otro conocimiento, desestimando y desechando éste tácito,

14

2


generando una relación sincera , en la que se crea confianza, relaciones de construcción

no de imposición permitiendo la combinación de saberes.

143

8 Conclusiones y recomendaciones generales

8.1 Conclusiones generales

Los sistemas de producción de ovinos y caprinos en Colombia producen animales para

consumo nacional y para exportación, cumplen una función alimentaria y económica

importante, que lleva a que se despierte interés sobre su dinámica. Al explorar la situación

en las estadísticas oficiales se encuentran que la tendencia del inventario y del consumo

no es positiva. Los ovino-caprinos no están respondiendo adecuadamente a la demanda

del mercado, es mayor el crecimiento de la población humana que la capacidad de

crecimiento y de producción de los ovino-caprinos. Esta situación, entre otras cosas, es

consecuencia de que la actividad se ha venido desarrollando marginalmente con

productores en los que el conocimiento utilizado es adquirido por tradición oral, mitos,

leyendas y experiencia personal, por lo común sin asistencia técnica; en general se

produce empíricamente con poca tecnología e intervención humana; las ovejas y las

cabras son casi silvestres, llevando a que sea las ventajas comparativas (la naturaleza y

su capacidad), las que en gran medida sostengan la actividad, generando productos con

poco control, baja productividad y pobre calidad.

El producir ovinos y caprinos a partir de ventajas comparativas no es suficiente para que

éste sector se desarrolle, sea competitivo y cumpla con su responsabilidad alimentaria y

económica. El sector ovino-caprina necesita identificar mecanismos que le permitan

generar de ventajas competitivas, que lo dinamicen y desarrollen.

14

4


La ventaja competitiva se encuentra en el conocimiento y la capacidad de crearlo y

utilizarlo. En una organización, la capacidad de construir conocimiento es el generador de

ventajas competitivas. De ahí el nuevo paradigma de la gestión en el cual, el conocimiento

se reconoce como activo intangible generador de ventajas competitivas que se puede y se

debe gestionar.

Con el objetivo de generar ventajas competitivas se diseñó e implementó el Sistema de

Gestión del Conocimiento -SGC SIGETEC-, el cual para lograr su objetivo plantó un

cambio en el paradigma de la dinámica del conocimiento entre el profesional y el productor;

tradicionalmente el conocimiento va del profesional o tenedor del conocimiento, al

productor o receptor del conocimiento, el profesional identifica los problemas y hace

recomendaciones, el productor obedece, es decir, reemplaza el conocimiento tradicional

por otro nuevo que se le impone. Este conocimiento impuesto generalmente no es

interiorizado y con el tiempo termina siendo poco utilizado y hasta desechado. En el

planteamiento del SGC, el profesional cambia su rol y parte de reconocer el valor del

conocimiento tradicional (tácito), hace que el productor lo exprese, lo externalice y lo

combine con conocimiento explícito, que el profesional le presenta a partir del análisis de

las estadísticas del sistema de información; esta combinación crea nuevo conocimiento

que posteriormente se interioriza, aplica, retroalimenta y evoluciona. Es decir, hay

conocimiento nuevo a partir de la evolución del conocimiento tradicional, no es reemplazar

o desplazar, sino hacer evolucionar el conocimiento tácito, creando nuevas ventajas

competitivas sostenibles en el tiempo.

Al aplicar el sistema de asistencia técnica “tradicional” complementado con el SGC-

SIGETEC (Productores G), mejoró el NIVEL y USO del conocimiento (P<0.05), que

conlleva: identificar, entender, analizar, planear, decidir y actuar frente a los problemas de

la granja, en contraposición con la sola asistencia técnica tradicional (Productores S), en

la que no mejora el nivel ni el aprovechamiento del conocimiento frente a las mismas tareas

(P>0.05).

Con respecto a las fuentes del conocimiento se encontró que los productores vinculados

al presente trabajo, al momento de tomar una decisión, se apoyan más en las fuentes de

conocimiento tácito, que en las fuentes de conocimiento explícito. El sistema de asistencia

técnica tradicional, ni el SGC lograron cambiar esta situación (P>0.05), lo que lleva a

concluir que para que el conocimiento explícito se pueda usar, tiene que volverse tácito.

145

En diversos trabajos de investigación, se ha probado que la capacidad para resolver

problemas nace del conocimiento tácito más que del conocimiento explícito, el memorizar

un protocolo técnico no implica que la persona tenga la competencia para resolver

problemas con suficiencia, en la medida que el conocimiento tácito se desarrolla se

mejoran las competencias para actuar y resolver problemas. En este sentido el SGC al

desarrollar el conocimiento tácito, mejora las competencias de los productores para

resolver adecuadamente los retos y problemas propios de la actividad, mejorando su

competitividad.

Según autores especializados en inteligencia artificial la gestión del conocimiento se puede

apoyar en los sistemas expertos para su implementación; con este objetivo se desarrolló

un prototipo de sistema experto que sigue los pasos de la matriz de creación del

conocimiento. El sistema en la fase de socialización reconoce el conocimiento tradicional,

se promueve que el productor lo exprese, luego lo externalice y lo combine con el

conocimiento explícito que el sistema heurístico produce de modo automático. Esta

combinación crea nuevo conocimiento al armonizar las conclusiones de la mente humana

con las conclusiones de la máquina, que posteriormente se interioriza, aplica, retroalimenta

y evoluciona. Es decir, hay creación de conocimiento a partir de la combinación del

conocimiento de humano con el análisis hecho por la máquina, constituyendo una

herramienta de apoyo para el productor y el profesional al momento de hacer gestión del

conocimiento.

8.2 Recomendaciones generales

Implementar un sistema de gestión del conocimiento en donde el sistema de información

lo administre el productor y no el técnico. Esto reforzaría el crecimiento del productor en el

componente conocimiento explícito al incorporar tecnología informática a su proceso de

gestión, a la vez que daría mayor pertenencia y confiabilidad a las estadísticas generadas.

Aplicar el sistema de gestión del conocimiento en otras especies productivas de interés

como los bovinos, la porcicultura y la avicultura.

Aplicar los conceptos de la gestión del conocimiento a la docencia, la investigación y la

extensión.

14

6


Desarrollar y aplicar el sistema experto diseñado y verificar su impacto en la gestión del

conocimiento a nivel de campo.

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